基于上下文学习的通用链接预测器
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究介绍了一种名为 UniLP 的全能连接预测模型，它结合了启发式方法的普适性和参数化模型的模式学习能力，能够自动识别不同图表的连接模式并在无需针对性训练的情况下迅速应用于任何未知图表数据集。该模型通过 In-context Learning (ICL) 的实现解决了不同图表之间独特分布导致的连接模式冲突问题，通过顺应上下文演示动态调整到各种目标图表，避免了负面迁移。通过严格的实验证明了...
本研究介绍了UniLP全能连接预测模型，能自动识别不同图表的连接模式并迅速应用于未知图表数据集。实验证明UniLP在适应新图表上有效，性能胜过参数化模型。
