semi-supervised learning

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RESEARCHarXiv CS.LG·13/4/2026

GNN-as-Judge: Unleashing the Power of LLMs for Graph Learning with GNN Feedback

Este artículo propone el framework "GNN-as-Judge" para mejorar el rendimiento de los LLM en el aprendizaje semi-supervisado de pocas tomas en Text-Attributed Graphs (TAGs), donde los datos etiquetados son escasos. El método aborda los desafíos de generar pseudoetiquetas fiables y mitigar el ruido de las etiquetas incorporando el sesgo inductivo estructural de las GNN.

semi-supervised learning LLMs GNNs Few-Shot Learning

RESEARCHarXiv CS.LG·hace 19d

Graph Transductive Sharpening: Leveraging Unlabeled Predictions in Node Classification

El artículo propone Transductive Sharpening (TS), una modificación a nivel de pérdida para la clasificación de nodos semi-supervisada. Utiliza las predicciones en nodos sin etiquetar, minimizando la entropía de la predicción para extraer señales de entrenamiento útiles.

semi-supervised learning Graph Neural Networks machine learning Node Classification