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Unifying Graph Learning with Text: Unleashing the Potential of Large Language Models in Session Search
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出符号图排序器（SGR），旨在提升大语言模型（LLMs）在会话搜索中的表现。通过将会话图转化为文本，增强了对图结构的理解，并通过自监督学习提升拓扑信息的捕捉能力。实验结果表明，该方法在基准数据集上表现优越，促进了传统搜索策略与现代LLMs的融合。
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关键要点
- 本研究提出符号图排序器（SGR），旨在提升大语言模型（LLMs）在会话搜索中的表现。
- 通过将会话图转化为文本，增强了对图结构的理解。
- 自监督学习任务提升了LLMs对拓扑信息的捕捉能力。
- 实验结果表明，该方法在基准数据集上表现优越。
- 该研究促进了传统搜索策略与现代LLMs的融合。
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