Cora是一种用于表示实体和关系的图神经网络模型，由斯坦福大学的研究人员开发。Cora是一种大规模文档数据集，用于自然语言处理和图神经网络研究。它包含超过10万个文档和近7万个关系，涵盖了各种主题和领域。Cora模型可以用于各种任务，如文本分类、情感分析、实体链接和关系抽取等。
- Cora model：Cora模型，是一种用于社交网络文本分类的模型。
- Cora数据集：Cora数据集是一种用于自然语言处理研究的公开数据集，包含大量的文档集合和与之相关的标签信息。
- Cora特征提取：Cora特征提取是指从文档集合中提取出有用的特征，以便更好地描述文档的内容和分类。
- Cora预训练模型：Cora预训练模型是一种基于深度学习的方法，通过在Cora数据集上进行预训练，可以获得更好的分类性能。
- Cora文本分类：Cora文本分类是指根据文档内容进行分类的任务，通常使用Cora模型等算法进行实现。
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