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比如我现在有的输入，分别是用户评价（自然语言序列数据），以及结构化的用户关系图，我能否让网络的结果更多地受前者（或后者）的影响？
或者另外一个问题，比如我的关系图是树状的，是否有办法人为地让注意力更靠拢根节点而忽略叶子节点？
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我想了想，各种各样的注意力机制，比如用自注意力层这种的话，似乎没听说过人为能怎么干预的。似乎只能让网络自己去学校，如果人类认为数据 A 与结果相关性更高，网络给出相反的结果也完全不奇怪，人类也没法修改。
另外一个简单想法是做两个独立分别接收两种数据然后将结果加权？这个感觉好像没有任何意义，相当于纯做线性运算，网络会自动优化结果，跟没做一模一样。。。
