LLM4Impact 科学影响预测方法发布
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LLM4Impact 科学影响预测方法发布
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AI 综述
Yong Cao 等作者发布 LLM4Impact，一种融合语义、图、LLM 与时序四类表示的科学影响力预测方法，并用连续前缀 token 将图信息注入冻结 LLM。作者称，在 200 万篇论文的基准数据集上，该方法年 RMSE 在分布内测试集降低 10.13%，域外分布降低 6.87%。 作者表示将随论文发布代码、基准数据集及交互式网页演示。
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最新进展10月8日 12:00
LLM4Impact：融合异构信息预测科学论文影响力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.CLLLM4Impact：融合异构信息预测科学论文影响力
LLM4Impact 通过融合语义、图、LLM 与时序四类表示，并用连续前缀 token 将图信息注入冻结 LLM，实现证据感知的科学影响力预测。该方法在 200 万篇论文的基准数据集上，年 RMSE 在分布内测试集降低 10.13%，域外分布降低 6.87%。作者将随论文发布代码、基准数据集及交互式网页演示。
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