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提出了STAD，一种半监督框架，利用Wasserstein距离、双路径编码器和基于LLM的文本合成来蒸馏文本属性图，以实现性能与压缩之间的最先进权衡。
本文提出LLM-GNN协同教学（LLM-GNN Co-Teaching），一种面向文本属性图的小样本图学习的双向框架。LLM和GNN交换高置信度的伪标签，并利用基于轮次的偏好优化（RPL-PO）相互改进，在基准测试上优于先前方法。