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题名/责任者:

基于预训练语言模型的文本属性图表示学习及应用/李朝卓, 许杰, 郭三川著

出版发行项:

北京:北京邮电大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-5635-7557-2/CNY58.00

载体形态项:

161页:图;26cm

并列正题名:

Text-attributed graph representation learning and applications based on pre-trained language models

丛编项:

信息科学技术前沿丛书

个人责任者:

李朝卓 著

个人责任者:

许杰 著

个人责任者:

郭三川 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

相关题名附注:

英文题名取自封面

书目附注:

有书目 (第156-161页)

提要文摘附注:

本书从多个维度对文本属性图进行了综合性的研究探讨, 包括文本属性图综合性研究: 基准测试与深度思考、细粒度融合节点文本属性的图表示学习、文本属性图上的半监督表示学习、低内存占用的文本属性图表示学习、GNN-LM紧耦合的文本属性图表示学习、基于变分推断的大规模文本属性图上的表示学习、基于高频感知分层对比选择性编码的文本属性图表示学习、基于文本属性图表示学习的搜索广告系统、基于拓扑驱动语言模型预训练的推荐系统、基于文本属性图表示学习的社交网络对齐等多方面的研究。

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