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Cost-Effective Unlabeled Node Classification Method with Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出Cella框架，结合大型语言模型与图神经网络，解决了节点分类对高质量标注数据的依赖，实现无标签分类，显著提升分类准确性。
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关键要点
- 本研究提出Cella框架，结合大型语言模型与图神经网络。
- Cella框架解决了节点分类对高质量标注数据的依赖问题。
- 实现了无标签节点分类，显著提升分类准确性。
- Cella通过识别关键样本并利用伪标签优化训练过程。
- 实验结果表明，在相同的查询预算下，Cella显著提高了分类准确性。
- Cella框架具有重要的应用潜力。
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