一种新的图增强 Transformer 框架，为网络边缘的文本信息建模，用于边缘和节点的表示学习，在编码边缘文本将信息注入到每个transformer层，并在节点表示学习中通过attention在每个节点的图中聚合边表示，用于边分类和链接预测。现实中社交网络边与文本信息关联（如用户之间的信息与用户-产品评论），传统gnn侧重于传播和聚合节点属性缺乏文本语义，初始化边属性作为特征向量不能充分捕捉边的