一、Transformer的基本架构

Transformer是一种基于注意力机制的深度神经网络模型，由Google研究人员Vaswani等人在2017年发布的。它可以通过两个基本组件：编码器和解码器，实现序列到序列的转换。编码器可以将输入序列编码为一个维度更高的表示，而解码器则可以将这个表示转换为输出序列。Transformer的基本架构如下：

二、句法树信息的融入

句法树信息是指从自然语言句子中抽取出来的句子结构信息，其中包括句子的主谓宾结构，以及各个词语的词性等。在Transformer模型中，可以将句法树信息融入到解码器的多头注意力机制中，以提高模型的准确率。

具体实现方法为：首先，在编码器的输出和解码器的输入之间插入一个结构化的句法树信息层，该层可以将句法树信息转换为向量的形式，以便更好地融入到Transformer模型中。然后，在解码器的多头注意力机制中，将结构化句法树信息的向量作为解码器的输入，从而能够更好地融入到Transformer模型中，从而提高模型的准确率。

三、实验结果

为了证明将句法树信息融入到Transformer模型中的有效性，Vaswani等人进行了一系列实验，结果表明，将句法树信息融入到Transformer模型中，可以显著提高模型的准确率，从而改善模型的性能。