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PromptGNN-sim

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  1. RESEARCH · CL_117281 ·

    新的PromptGNN-sim框架融合GNN与LLM,以增强图学习能力

    研究人员推出PromptGNN-sim,一个新颖的框架,通过深度整合图神经网络(GNN)与大语言模型(LLM)来增强文本属性图(TAGs)的学习能力。这种双向方法解决了现有将文本和图结构分开处理方法的局限性。PromptGNN-sim采用图注意力网络(GAT)进行上下文感知的邻域选择,并为LLM生成结构感知提示。通过跨模态对比学习和交叉注意力,该框架联合优化GNN和LLM组件,在各种数据集上展现出优于传统GNN、LLM和其他GNN-L…