城市区域预训练与提示：基于图的 Approach
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对城市区域表示建模存在的知识获取与任务适应挑战，提出了基于图的城市区域预训练与提示框架（GURPP）。该框架通过构建包含详细空间实体数据的城市区域图，并采用子图中心的预训练模型与两种提示方法，有效捕捉不同实体间的互动模式并增强对下游任务的适应性，实验结果显示其在多种城市区域预测任务上表现优越。
UrbanKGent是一个用于城市知识图谱构建的语言模型代理框架，通过实验评估表明UrbanKGent-13B在UrbanKGC任务中表现优异，超过了21个对比方法和LLM和GPT-4方法。UrbanKGent-13B提供在线服务，可通过仅使用现有基准的五分之一的数据，构建出具有数千倍以上关系的UrbanKG。
