hypergraph

本文介绍了GRAFT，这是一个精心整理的多模态数据集，将拟南芥的基因表达谱与表型性状关联起来，并提供了用于表型预测的图和超图基准。其目标是推动植物生物学中基因组到表型组的映射研究。

HyPE 提出了一种基于超图的角色编码器，通过类别感知超边和持久边嵌入对角色属性间的高阶关系进行建模，在 PersonaChat 数据集上，相较于多个主干模型的平面池化基线，取得了持续的改进。

HyperPatch提出了一种参数保持框架，用于处理n元结构漂移下的序列知识编辑，利用超图神经网络维护事件完整性。在MQuAKE-CF和MQuAKE-T基准上，逐跳准确率分别相对提升96.24%和21.06%。

介绍了GHI，一种基于条件超图关联的Graphormer框架，用于面向方面的情感分析。该框架将语言证据表示为令牌-超边关联关系，在六个基准测试上以仅247M参数达到了最先进的性能。

本文提出了Hyper-Align框架，通过HIDT-O和HIP将超图结构序列化为令牌，使大语言模型能够处理高阶关系，并引入了用于评估的HyperAlign-Bench。

Aperio 是一种编程语言，旨在通过使用基于递归超图的类型化单元（称为 loci）的结构模型，来降低人类心智模型与 LLM 代码生成之间的翻译成本。

HEAR是一种企业代理推理器，利用分层超图本体在异构业务系统上执行多跳推理，在供应链任务上实现了高达94.7%的准确率。