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RESEARCH · CL_119612 · Jun 30 · 05:56

新型扩散语言模型统一文本与图学习

研究人员开发了TAG-DLM，一种将文本推理和图消息传递统一在掩码扩散语言模型中的新方法。该方法将局部图邻域线性化为令牌序列，通过拓扑注意力掩码注入图结构。TAG-DLM在文本属性图基准测试中表现出色，其性能比现有的图神经网络、图Transformer和基于LLM的基线高出3.9个百分点。