我们提出了 InstructGLM（指导调整的图语言模型），基于自然语言说明系统地设计高度可扩展的提示，使用自然语言描述图的几何结构和节点特征，通过指导调优语言模型以一种生成方式在图上执行学习和推理，超过了所有竞争的 GNN 基准数据集，证明了我们方法的有效性，并为将生成语言模型替代 GNN 作为图机器学习的基础模型提供了启示。

Aug, 2023

提出了一种名为 KGLM 的知识图谱语言模型结构，该结构通过引入新的实体 / 关系嵌入层来学习区分不同的实体和关系类型，从而允许模型学习知识图谱的结构，并通过对知识图谱中提取的三元组进行附加培训，跟随标准的微调阶段，取得了基准数据集上的链接预测任务的最新性能。

Nov, 2022

在 LLMs 时代，通过综述文章，我们首先回顾了图机器学习的最新发展，然后探讨了 LLMs 如何提高图特征的质量，减少对标记数据的依赖，并解决图的异质性和分布外泛化等挑战。此外，我们研究了图如何增强 LLMs，并突出它们在 LLMs 的预训练和推理中的能力。最后，我们探讨了这个有前景的领域的各种应用和潜在的未来方向。

Apr, 2024

本文提出了一种有效的框架，称为语言模型图神经网络 (LM-GNN)，通过分阶段的 BERT 模型微调来结合异构图结构与文本，以便在多项监督学习任务中实现节点和边分类以及链接预测，并在不同的数据集上评估了这个框架且在一个亚马逊搜索 - 购买 - 产品的应用中提供了有竞争力的结果。

Jun, 2022

通过综述最新的最先进的用于图学习的大型语言模型，我们引入了一种新的分类方法，详细阐述了四种独特的设计，并探讨了每种框架的优势和局限性，同时强调了未来研究的潜在方向。

May, 2024

本文提出了使用知识图谱和大型语言模型的三种框架，分别为增强了的知识图谱、增强了的大型语言模型和协同增强。这三个框架能够互相协作，实现双向推理，提高自然语言处理和人工智能的表现，同时指出未来的研究方向。

Jun, 2023

本文旨在探索使用大型语言模型（LLMs）进行图机器学习的潜力，特别是节点分类任务，并调查两种潜在的流程：LLMs 作为增强器和 LLMs 作为预测器。通过全面而系统的研究，我们获得了原创性观察并发现新的见解，为利用 LLMs 进行图学习提供了新的可能性和有希望的方向。

Jul, 2023

基于符号的知识图谱、语言模型和评估指标对知识图谱的拓扑属性和语义属性进行了详尽的评估，发现语言模型在提取符号知识方面能力受到限制。

Aug, 2023

该论文回顾了使用知识图谱增强的预训练模型的研究，详细介绍了现有的知识图谱增强预训练语言模型（KGPLMs）及其应用，并提出了基于知识图谱增强的大型语言模型（KGLLM）的思想以增强 LLM 的面向事实的推理能力，为 LLM 的研究开辟了新的途径。

Jun, 2023

在本研究中，我们探索了利用大型语言模型（LLM）来完成知识图的关键问题。通过将知识图中的三元组视为文本序列，并引入名为 Knowledge Graph LLM（KG-LLM）的创新框架来对这些三元组进行建模。我们的技术利用三元组的实体和关系描述作为提示，并利用生成的响应进行预测。在各种基准知识图上的实验证明，我们的方法在三元组分类和关系预测等任务中达到了最先进的性能水平。我们还发现，微调相对较小的模型（例如 LLaMA-7B，ChatGLM-6B）优于最新的 ChatGPT 和 GPT-4。

Aug, 2023