偽標籤策略

深度分析

GNN-as-Judge：結合圖神經網路與大型語言模型的少樣本圖學習框架

隨著大型語言模型在文字屬性圖上展現語意優勢，標記稀缺仍限制其預測效能。GNN-as-Judge 透過圖神經網路的結構偏置，採用協同偽標籤與弱監督微調，產出更可靠的標籤並抑制噪聲。實驗證明在低資源情境下，其表現顯著優於既有方法，提升圖學習的可用性。