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Graph-Based Retrieval-Enhanced Generation for Dynamic Few-Shot Text Classification

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内容提要

本研究分析了动态少样本文本分类中神经网络模型的局限性，提出了GORAG框架，通过自适应信息图提取相关信息，显著提升了分类的准确性和全面性，具有重要的应用潜力。

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标签

GORAG框架 graph 分类准确性 动态少样本 文本分类 神经网络
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