論文の概要: A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12399v4
• Date: Wed, 24 Apr 2024 08:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 23:27:32.658007
• Title: A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions
• Title（参考訳）: グラフの大規模言語モデルに関する調査 - 進展と今後の方向性
• Authors: Yuhan Li, Zhixun Li, Peisong Wang, Jia Li, Xiangguo Sun, Hong Cheng, Jeffrey Xu Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。 LLMはグラフ関連タスクに活用され、従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.63080573825683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph plays a significant role in representing and analyzing complex relationships in real-world applications such as citation networks, social networks, and biological data. Recently, Large Language Models (LLMs), which have achieved tremendous success in various domains, have also been leveraged in graph-related tasks to surpass traditional Graph Neural Networks (GNNs) based methods and yield state-of-the-art performance. In this survey, we first present a comprehensive review and analysis of existing methods that integrate LLMs with graphs. First of all, we propose a new taxonomy, which organizes existing methods into three categories based on the role (i.e., enhancer, predictor, and alignment component) played by LLMs in graph-related tasks. Then we systematically survey the representative methods along the three categories of the taxonomy. Finally, we discuss the remaining limitations of existing studies and highlight promising avenues for future research. The relevant papers are summarized and will be consistently updated at: https://github.com/yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフは、引用ネットワーク、ソーシャルネットワーク、生物学的データといった現実世界のアプリケーションにおける複雑な関係を表現し分析する上で重要な役割を果たしている。 近年,様々な領域で大きな成功を収めたLarge Language Models (LLM) もグラフ関連タスクに活用され,従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの手法を超越し,最先端のパフォーマンスを実現している。 本稿ではまず,LLMとグラフを統合する既存手法の総合的なレビューと分析を行う。 まず,グラフ関連タスクにおいてLLMが果たす役割(エンハンサー,予測,アライメント)に基づいて,既存の手法を3つのカテゴリに分類する手法を提案する。 次に、分類学の3つのカテゴリに沿って、代表的手法を体系的に調査する。 最後に,既存の研究の残余の限界について論じ,今後の研究に期待できる道のりを強調した。 関連する論文は要約され、一貫して更新される。 https://github.com/yhLeeee/Awesome-LLMs-in-Graph-tasks。

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