論文の概要: Graph Learning and Its Advancements on Large Language Models: A Holistic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08966v4
• Date: Sat, 18 Nov 2023 08:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 20:36:16.400372
• Title: Graph Learning and Its Advancements on Large Language Models: A Holistic Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるグラフ学習とその進歩:総合的調査
• Authors: Shaopeng Wei, Yu Zhao, Xingyan Chen, Qing Li, Fuzhen Zhuang, Ji Liu, Fuji Ren, Gang Kou
• Abstract要約: この調査は、グラフ学習と事前訓練された言語モデルの統合における最新の進歩に焦点を当てる。 グラフ構造の観点から現在の研究を解析し、グラフ学習における最新の応用、トレンド、課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.29355162928116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph learning is a prevalent domain that endeavors to learn the intricate relationships among nodes and the topological structure of graphs. Over the years, graph learning has transcended from graph theory to graph data mining. With the advent of representation learning, it has attained remarkable performance in diverse scenarios. Owing to its extensive application prospects, graph learning attracts copious attention. While some researchers have accomplished impressive surveys on graph learning, they failed to connect related objectives, methods, and applications in a more coherent way. As a result, they did not encompass current ample scenarios and challenging problems due to the rapid expansion of graph learning. Particularly, large language models have recently had a disruptive effect on human life, but they also show relative weakness in structured scenarios. The question of how to make these models more powerful with graph learning remains open. Our survey focuses on the most recent advancements in integrating graph learning with pre-trained language models, specifically emphasizing their application within the domain of large language models. Different from previous surveys on graph learning, we provide a holistic review that analyzes current works from the perspective of graph structure, and discusses the latest applications, trends, and challenges in graph learning. Specifically, we commence by proposing a taxonomy and then summarize the methods employed in graph learning. We then provide a detailed elucidation of mainstream applications. Finally, we propose future directions.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習は、ノード間の複雑な関係とグラフのトポロジ的構造を学習する試みである。 長年にわたり、グラフ学習はグラフ理論からグラフデータマイニングへと移行してきた。 表現学習の出現により、多様なシナリオにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。 幅広い応用の見通しから、グラフ学習には注意が集まっている。 一部の研究者はグラフ学習に関する素晴らしい調査を達成しているが、関連する目的、方法、アプリケーションをより一貫性のある方法で結びつけることに失敗した。 その結果、グラフ学習の急速な拡大のために、現在の豊富なシナリオや課題を包含することはなかった。 特に、大規模言語モデルは近年、人間の生活に破壊的な影響を与えてきたが、構造化シナリオの相対的な弱点も示している。 これらのモデルをグラフ学習でより強力にする方法については、まだ疑問の余地がある。 我々の調査は、グラフ学習と事前訓練された言語モデルの統合における最新の進歩に焦点を当て、特に大規模言語モデルの領域におけるそれらの応用を強調した。 グラフ学習に関するこれまでの調査とは違って,グラフ構造の観点から現在の成果を分析する総合的なレビューを行い,グラフ学習における最新の応用,トレンド,課題について論じる。 具体的には,分類法を提案し,グラフ学習の手法を要約する。 次に、メインストリームアプリケーションの詳細解明を行う。 最後に,今後の方向性を提案する。

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