请简要总结这段话的内容。目的是阐明该研究的实质贡献、重要性及其预期的影响。

近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著进展，Transformer模型成为主流。然而，由于缺乏对模型理解的基础，以及对伦理问题的忽视，自然语言处理技术在实际应用中面临诸多困境，如偏见、隐私泄露等问题。为了解决这些问题，该研究提出了一种基于知识图谱的Transformer模型，该模型不仅能有效处理语言任务，还能通过知识图谱增强模型的透明度和可解释性，从而降低偏见和隐私风险。这一研究不仅在理论上推动了自然语言处理技术的发展，而且在实际应用中也具有重要的指导意义，特别是在医疗、法律等领域，能够显著提升服务的质量和效率。
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该研究的实质贡献在于提出了一种基于知识图谱的Transformer模型，旨在解决现有自然语言处理技术中的偏见和隐私泄露问题。通过增强模型的透明度和可解释性，该研究不仅推动了理论发展，还在医疗、法律等实际应用中具有重要意义，能够提升服务质量和效率。
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