MAGNet模型的核心創新點主要包括以下幾點：
引入多粒度注意力機制：MAGNet模型通過引入多粒度的注意力機制，能夠在不同層級和不同語義層次上對輸入進行更加精細的建模和表示，從而提高模型在處理復雜任務中的性能。
結合多任務學習：MAGNet模型通過結合多個任務的訓練，可以使模型在學習過程中獲得更多的信息和約束，從而提高模型的泛化能力和適應能力。
融合知識圖譜信息：MAGNet模型將知識圖譜信息融入到模型中，使得模型可以通過知識圖譜中的豐富知識和關系來增強對輸入的建模和理解能力，從而提高模型的性能和效果。
