NeurIPS 2025 · Poster
UniGTE
Unified Graph–Text Encoding for Zero-Shot Generalization across Graph Tasks and Domains
研究问题
能否用同一套图文编码方式，在不同图任务和不同数据领域之间实现零样本泛化？
方法概览
通过可学习的对齐 token 与结构感知图文注意力融合图结构和任务语义；冻结解码器，以预测和图文本重构的联合目标保存结构信息。
1
图结构 + 任务文本
2
结构感知编码
3
统一图文表征
4
预测与重构
方法流程示意，不是模型运行或性能演示。
我的工作
负责数据集整理、基线方法复现，参与模型架构设计与训练代码实现。
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完整实验设置、结果与方法细节以论文原文为准。