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ERAlign 框架在文本属性图上对齐 GNN 和 LLM 的表示

研究人员开发了 ERAlign，一个用于在文本属性图上对齐图神经网络 (GNN) 和大型语言模型 (LLM) 表示的新框架。该方法利用基于能量的模型 (EBM) 将 GNN 编码的图结构和 LLM 派生的文本嵌入投影到共享的潜在空间中，确保分布一致性。该框架引入了能量差异 (ED) 以提高训练效率并减少能量景观失真。在八个数据集上的实证结果表明，ERAlign 在各种监督和跨任务迁移场景中取得了最先进的性能。