論文の概要: Beyond Text: A Deep Dive into Large Language Models' Ability on Understanding Graph Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04944v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 23:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 14:16:43.608944
• Title: Beyond Text: A Deep Dive into Large Language Models' Ability on Understanding Graph Data
• Title（参考訳）: テキストを超えて: グラフデータ理解における大規模言語モデルの能力
• Authors: Yuntong Hu, Zheng Zhang, Liang Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を達成している。 LLMがグラフデータを効果的に処理し、トポロジ構造を利用して性能を向上させることができるかどうかを評価することを目的とする。 LLMの性能を特殊グラフモデルと比較することにより、グラフ解析にLLMを使用する際の長所と短所について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.524529952170672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved impressive performance on many natural language processing tasks. However, their capabilities on graph-structured data remain relatively unexplored. In this paper, we conduct a series of experiments benchmarking leading LLMs on diverse graph prediction tasks spanning node, edge, and graph levels. We aim to assess whether LLMs can effectively process graph data and leverage topological structures to enhance performance, compared to specialized graph neural networks. Through varied prompt formatting and task/dataset selection, we analyze how well LLMs can interpret and utilize graph structures. By comparing LLMs' performance with specialized graph models, we offer insights into the strengths and limitations of employing LLMs for graph analytics. Our findings provide insights into LLMs' capabilities and suggest avenues for further exploration in applying them to graph analytics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は多くの自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を達成した。 しかし、グラフ構造データに関する彼らの能力は、比較的未調査のままである。 本稿では,ノード,エッジ,グラフレベルにまたがる多種多様なグラフ予測タスクにおいて,LLMをベンチマークする一連の実験を行う。 我々は,LLMがグラフデータを効果的に処理し,トポロジ的構造を利用して性能を向上させることができるかを評価することを目的とする。 様々なプロンプトフォーマッティングとタスク/データセットの選択を通じて、LLMがグラフ構造をいかにうまく解釈し活用できるかを分析する。 LLMの性能を特殊グラフモデルと比較することにより、グラフ解析にLLMを使用する際の長所と短所について考察する。 本研究は, LLMの能力に関する知見を提供し, グラフ解析に適用するためのさらなる研究の道筋を示唆する。

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