摘要
本发明涉及了一种基于硬提示的全域图数据统一图建模方法，通过标准化文本描述模板，分别用自然语言对节点、边、标签的属性特征进行统一表示。此外，通过大语言模型对生成的文本特征进行语义编码，并采用基于对比学习的微调策略，增强大语言模型对图数据的表征一致性。最后，引入Prompt节点与类别节点，实现图学习多任务的形式统一，利用Prompt节点携带的源任务关键信息指导模型训练。该发明涉及的方法通过构建文本属性图，使不同领域的图数据能够在统一的文本表示框架下进行建模，从而解决不同图数据需要单独从头开始训练的问题，实现了单一模型建模多领域多类型图表示学习任务，其可以用单一模型实现多领域图数据的统一图建模，为图基础模型的通用化提供了重要实践范式。
