周次

第21周

研究方向

论文

本周工作完成

1.      论文《One for All - Towards Training One Graph   Model for All Classification Tasks》

本周

问题汇报

1.      OFA：单个图模型处理多种任务的通用框架，用于构建和训练具有跨领域的上下文学习能力的基础GNN模型。

2.      1.提出了文本属性图，通过用自然语言描述节点和边来统一不同的图数据，并使用语言模型将跨域的文本属性编码为同一嵌入空间中的特征向量。

3.      2.引入兴趣节点（Nodes-of-Interest, NOI）（其实是集合）的概念，以使用单个任务表示来标准化不同的任务。

4.      3.引入新的图提示范式，该范式将提示子结构附加到输入图，这使它能够在不微调的情况下处理各种任务。

5.      4.使用多领域（引文网络、分子图、知识图谱等）图数据来训练OFA模型，并评估其在监督、少样本和零样本学习场景中的能力。

下周工作计划

1.      该论文代码跑一半报错了，需要研究一下。

2.      做组会的PPT，内容就是该论文。