論文の概要: Efficient and effective training of language and graph neural network models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10781v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 00:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 06:52:53.237042
• Title: Efficient and effective training of language and graph neural network models
• Title（参考訳）: 言語およびグラフニューラルネットワークモデルの効率的かつ効果的な訓練
• Authors: Vassilis N. Ioannidis, Xiang Song, Da Zheng, Houyu Zhang, Jun Ma, Yi Xu, Belinda Zeng, Trishul Chilimbi, George Karypis
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルとグラフニューラルネットワークを協調的に学習する,効率的な言語モデルGNN(LM-GNN)を提案する。 本フレームワークの有効性は、BERTモデルの段階的微調整をまず異種グラフ情報に適用し、次にGNNモデルを用いて達成する。 我々は,LM-GNNフレームワークを異なるデータセットの性能で評価し,提案手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.00479096375565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can we combine heterogenous graph structure with text to learn high-quality semantic and behavioural representations? Graph neural networks (GNN)s encode numerical node attributes and graph structure to achieve impressive performance in a variety of supervised learning tasks. Current GNN approaches are challenged by textual features, which typically need to be encoded to a numerical vector before provided to the GNN that may incur some information loss. In this paper, we put forth an efficient and effective framework termed language model GNN (LM-GNN) to jointly train large-scale language models and graph neural networks. The effectiveness in our framework is achieved by applying stage-wise fine-tuning of the BERT model first with heterogenous graph information and then with a GNN model. Several system and design optimizations are proposed to enable scalable and efficient training. LM-GNN accommodates node and edge classification as well as link prediction tasks. We evaluate the LM-GNN framework in different datasets performance and showcase the effectiveness of the proposed approach. LM-GNN provides competitive results in an Amazon query-purchase-product application.
• Abstract（参考訳）: 異種グラフ構造をテキストと組み合わせて高品質な意味表現と行動表現を学習できるか? グラフニューラルネットワーク(GNN)は、数値ノード属性とグラフ構造を符号化し、様々な教師付き学習タスクにおいて印象的なパフォーマンスを実現する。 現在のGNNアプローチは、通常、GNNに提供される前に数値ベクトルにエンコードする必要があるテキスト機能によって挑戦される。 本稿では,大規模言語モデルとグラフニューラルネットワークを協調的に学習する,効率的な言語モデルGNN(LM-GNN)を提案する。 本フレームワークの有効性は、BERTモデルの段階的微調整をまず異種グラフ情報に適用し、次にGNNモデルを用いて達成する。 スケーラブルで効率的なトレーニングを実現するために,システムと設計の最適化が提案されている。 LM-GNNはノードとエッジの分類とリンク予測タスクに対応している。 LM-GNNフレームワークを異なるデータセットの性能で評価し,提案手法の有効性を示す。 LM-GNNはAmazonのクエリ購入製品アプリケーションで競合する結果を提供する。

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