研究提出了一种新方法,使语言模型在节点分类任务上达到与先进图神经网络相当的性能,无需改变架构。通过增强策略处理的Flan-T5模型超越了最先进的文本输出节点分类器,并与顶尖向量输出节点分类器表现相当。研究探索了大型语言模型在图学习中的潜力,提出了结合语言模型与图神经网络的方法,展示了其在无标签节点分类和图表示学习中的有效性。
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