論文の概要: Empower Text-Attributed Graphs Learning with Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09872v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 16:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 17:41:46.468261
• Title: Empower Text-Attributed Graphs Learning with Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト分散グラフ学習
• Authors: Jianxiang Yu, Yuxiang Ren, Chenghua Gong, Jiaqi Tan, Xiang Li, Xuecang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたノード生成によるテキスト分散グラフの強化のためのプラグイン・アンド・プレイ手法を提案する。 エッジ予測器を用いて、生のデータセットに固有の構造情報をキャプチャし、新たに生成されたサンプルを元のグラフに統合する。 実験では、特に低ショットシナリオにおいて、提案したパラダイムの卓越した性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.920353954082262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-attributed graphs have recently garnered significant attention due to their wide range of applications in web domains. Existing methodologies employ word embedding models for acquiring text representations as node features, which are subsequently fed into Graph Neural Networks (GNNs) for training. Recently, the advent of Large Language Models (LLMs) has introduced their powerful capabilities in information retrieval and text generation, which can greatly enhance the text attributes of graph data. Furthermore, the acquisition and labeling of extensive datasets are both costly and time-consuming endeavors. Consequently, few-shot learning has emerged as a crucial problem in the context of graph learning tasks. In order to tackle this challenge, we propose a lightweight paradigm called ENG, which adopts a plug-and-play approach to empower text-attributed graphs through node generation using LLMs. Specifically, we utilize LLMs to extract semantic information from the labels and generate samples that belong to these categories as exemplars. Subsequently, we employ an edge predictor to capture the structural information inherent in the raw dataset and integrate the newly generated samples into the original graph. This approach harnesses LLMs for enhancing class-level information and seamlessly introduces labeled nodes and edges without modifying the raw dataset, thereby facilitating the node classification task in few-shot scenarios. Extensive experiments demonstrate the outstanding performance of our proposed paradigm, particularly in low-shot scenarios. For instance, in the 1-shot setting of the ogbn-arxiv dataset, ENG achieves a 76% improvement over the baseline model.
• Abstract（参考訳）: テキスト属性グラフは最近、webドメインの幅広いアプリケーションのために大きな注目を集めている。 既存の手法では、単語埋め込みモデルを用いてテキスト表現をノードの特徴として取得し、訓練のためにグラフニューラルネットワーク(GNN)に入力する。 近年,大規模言語モデル(llms)の出現により,グラフデータのテキスト属性が大幅に向上する情報検索とテキスト生成において,その強力な能力が導入された。 さらに、広範囲なデータセットの取得とラベリングはコストも時間もかかる作業である。 その結果、グラフ学習タスクの文脈において、わずかなショット学習が重要な問題として現れてきた。 この課題に対処するために,LLMを用いたノード生成によるテキスト分散グラフの強化にプラグイン・アンド・プレイ方式を採用したENGという軽量パラダイムを提案する。 具体的には、LSMを用いてラベルから意味情報を抽出し、これらのカテゴリに属するサンプルを例示として生成する。 次に、エッジ予測器を用いて、生のデータセットに固有の構造情報をキャプチャし、新たに生成されたサンプルを元のグラフに統合する。 このアプローチでは、クラスレベルの情報を強化するためにllmを利用し、生のデータセットを変更することなくラベル付きノードとエッジをシームレスに導入する。 広範な実験により,提案手法,特に低ショットシナリオの性能が実証された。 例えば、ogbn-arxivデータセットの1ショット設定では、ENGはベースラインモデルよりも76%改善されている。

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