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基于大型语言模型的可解释图表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型与图表示学习的结合促进了复杂数据分析的发展。研究提出了一种新分类法，分析其核心组成和操作技术，分为知识提取和整理两部分，并探讨集成和训练策略。研究揭示了有效模型设计，并指出未来研究方向。
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关键要点
- 大型语言模型与图表示学习的结合促进了复杂数据分析的发展。
- 研究提出了一种新分类法，分析LLM与GRL的核心组成和操作技术。
- 文献分为知识提取器和整理器两部分，以及集成和训练策略两种操作技术。
- 研究揭示了有效模型设计，并指出未来研究方向。
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