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图定义语言学习与大型语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型在节点分类中的图结构建模局限性，提出了图定义语言框架（GDL4LLM），通过将图转化为语言语料库，提升了大型语言模型对图结构的理解，并在实际数据集上验证了其优势。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型在节点分类中的图结构建模局限性。
- 提出了一种新颖的图定义语言框架（GDL4LLM）。
- GDL4LLM通过将图转换为语言语料库，增强了大型语言模型对图结构的理解能力。
- 在实际数据集上验证了GDL4LLM的优越性。
- 有效解决了图结构建模的简洁性与充分性问题。
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