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本文提出了一种零样本多标签主题分类框架，该框架通过每篇文章的知识图谱进行增强，并在十五个大语言模型和八个数据集上比较了四种基础变体及其图增强对应方法。研究发现，关键词增强分类性能最佳，图增强能提升小型模型的表现，但会降低大型模型的性能。