我々は、グラフからテキストへの生成に向けた新しいトランスフォーマーに基づくエンコーダー-デコーダーアーキテクチャであるGraformerを提案します。当社の新規グラフ自己注意機構により、ノードの符号化は入力グラフ内のすべてのノード（直接的な近傍だけでなく）に依存し、全体的なパターンの検出が容易になります。2つのノード間の関係は、それらの間の最短パスの長さとして表現されます。Graformerは、異なる注意ヘッドに対してこれらのノード-ノード関係を異なる重み付けで学習するため、実質的に入力グラフの異なる接続ビューを学習します。我々はGraformerを2つの人気のあるグラフからテキストへの生成ベンチマークであるAGENDAとWebNLGで評価しました。その結果、他のアプローチよりも多くのパラメータを使用せずに強力な性能を達成しました。