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Research on Few-Shot and Zero-Shot Node Classification Using Text Semantics - Based on Text-Attributed Graphs
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内容提要
本研究提出了一种文本语义增强（TSA）方法，旨在解决文本属性图中的少样本和零样本节点分类问题。通过引入积极和消极语义匹配技术，TSA显著提高了分类准确率，实验结果表明其在多个数据集上超越了现有基线，准确度提升超过5%。
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关键要点
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本研究提出了一种文本语义增强（TSA）方法，旨在解决文本属性图中的少样本和零样本节点分类问题。
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TSA方法通过引入积极和消极语义匹配技术，显著提高了节点分类的准确率。
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实验结果表明，TSA在多个数据集上超越了现有基线，准确度提升超过5%。
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文本属性图（TAG）为每个图节点提供文本描述，少样本和零样本节点分类在学术和社交网络等领域有广泛应用。
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