Die Integration von Graphen und Texten kann die Vorhersagegenauigkeit weiter verbessern, indem sie die Stärken beider Modalitäten kombiniert. Graphen sind effektiv bei der Erfassung der Struktur von atomaren Systemen, während Sprachmodelle wie CatBERTa gut mit textuellen Daten umgehen können. Durch die Integration dieser beiden Modalitäten können Modelle wie CatBERTa von den detaillierten strukturellen Informationen aus den Graphen profitieren, um präzisere Vorhersagen zu treffen. Die Graphen können komplexe räumliche Beziehungen zwischen Atomen erfassen, während die Sprachmodelle die menschenlesbare Darstellung von Daten ermöglichen. Diese Kombination ermöglicht es dem Modell, sowohl strukturelle als auch textuelle Merkmale zu berücksichtigen, was zu einer ganzheitlicheren und genaueren Vorhersage führen kann.