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TOOL · CL_21917 · May 8 · 04:00

新框架测试GSSL在嘈杂生物医学图上的鲁棒性

研究人员引入了一个新框架NATD-GSSL，用于评估和改进图自监督学习（GSSL）方法在应用于嘈杂的、文本派生的图时的鲁棒性。现有的GSSL技术通常假设数据是干净的，但从文本自动提取知识图会引入显著的真实世界噪声。研究发现，关系重构任务对这种噪声高度敏感，而特征重构则更具韧性。图神经网络架构的选择也会影响性能，双向消息传递设计更适合嘈杂的图。