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Yinlin Zhu
Yinlin Zhu
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新的TMTE框架增强了多模态图学习能力
研究人员推出了一种新颖的多模态图学习（MGL）框架TMTE，旨在解决现有多模态属性图（MAGs）的局限性。TMTE迭代地优化图拓扑和多模态表示，认识到它们之间的双向关系。该框架在各种任务和数据集上取得了最先进的性能，并且其代码已公开提供。
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新框架改进了文本属性图中的分布外检测
研究人员开发了 LG-Plug，一个旨在改进文本属性图 (TAGs) 中分布外 (OOD) 检测的新框架。该方法有效地结合了图拓扑和文本信息，解决了先前方法在低估语义数据或在生成可靠 OOD 暴露方面存在不足的局限性。LG-Plug 可与现有检测器无缝集成，显著提高其性能并减少在未见过数据上的误报。