因此，我们在网络中引入了注意力模块，让模型学习关键信息，以提升全局特征的辨别能力。我们采用了空间注意力机制SGE
在新的技术方案下，POI牌匾图像检索取得了非常好的效果，准确率和召回率都大于95%，大幅提升了线上指标，并且模型速度也有了巨大的提升。
，将令牌和实体的异构信息表示到一个统一的特征空间中。KEPLER将实体的文本描述编码为文本嵌入，并将描述嵌入视为实体嵌
例如，<Item-1， Material，Cotton>表示产品Item-1的材质是棉花。我们这样处理的原因在于，（1）PKG描述了产品的客观特性，它结构化且易于管理
它将 “ViLBERT+PKG”、“LXMERT+PKG”和“VLBERT+PKG”在各种模态缺失和模态噪声设置下的结果提高了0.6%到4.5%。
然后通过结构聚合模块传播并在目标产品实体上聚合商品属性和属性值信息。商品实体的最终表示可以用于各种下游任务。
方便其进行微服务拆分以及模型映射。下面我们分别看下这三个阶段到底都做了什么事情。
有人力部门负责招聘和薪酬、有销售部门负责营销、有研发部门负责产品研发。不同的部门实际就是不同的聚合。
归属于下面的小兵就会乖乖就范了。
那么我们应该怎么判断一个实体它就是聚合根呢？主要是看这个实体是不是有专门的模块来进行维护，
就是基于消息这份数据可以扩展到流批计算、事件驱动等不同场景，如 RocketMQ-streams，Kafka-Streams、Rabbit-Streams 等等。
