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Unifying Text Semantics and Graph Structures for Temporal Text-attributed Graphs with Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新框架“Cross”，旨在解决时间图神经网络在处理时间文本属性图时对文本语义动态演变考虑不足的问题。通过利用大型语言模型提取文本动态语义，显著提高了对节点文本邻域演变的理解能力。实验结果表明，该方法在多个数据集上有效且鲁棒。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架“Cross”，旨在解决时间图神经网络在处理时间文本属性图时对文本语义动态演变考虑不足的问题。
- 该框架通过利用大型语言模型提取文本动态语义，结合语义与结构的信息，显著提高了对节点文本邻域演变的理解能力。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上展现了显著的有效性与鲁棒性。
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