論文の概要: Large Language Models as Topological Structure Enhancers for Text-Attributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14324v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 07:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 15:54:26.675079
• Title: Large Language Models as Topological Structure Enhancers for Text-Attributed Graphs
• Title（参考訳）: テキスト属性グラフの位相構造エンハンサーとしての大規模言語モデル
• Authors: Shengyin Sun, Yuxiang Ren, Chen Ma, Xuecang Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 本研究では,LLMの情報検索とテキスト生成機能を活用して,ノード分類設定の下でのテキスト分散グラフ(TAG)のトポロジ構造を洗練・強化する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.90251248691462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The latest advancements in large language models (LLMs) have revolutionized the field of natural language processing (NLP). Inspired by the success of LLMs in NLP tasks, some recent work has begun investigating the potential of applying LLMs in graph learning tasks. However, most of the existing work focuses on utilizing LLMs as powerful node feature augmenters, leaving employing LLMs to enhance graph topological structures an understudied problem. In this work, we explore how to leverage the information retrieval and text generation capabilities of LLMs to refine/enhance the topological structure of text-attributed graphs (TAGs) under the node classification setting. First, we propose using LLMs to help remove unreliable edges and add reliable ones in the TAG. Specifically, we first let the LLM output the semantic similarity between node attributes through delicate prompt designs, and then perform edge deletion and edge addition based on the similarity. Second, we propose using pseudo-labels generated by the LLM to improve graph topology, that is, we introduce the pseudo-label propagation as a regularization to guide the graph neural network (GNN) in learning proper edge weights. Finally, we incorporate the two aforementioned LLM-based methods for graph topological refinement into the process of GNN training, and perform extensive experiments on four real-world datasets. The experimental results demonstrate the effectiveness of LLM-based graph topology refinement (achieving a 0.15%--2.47% performance gain on public benchmarks).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。 NLPタスクにおけるLLMの成功に触発された最近の研究は、グラフ学習タスクにLLMを適用する可能性の調査を開始した。 しかし、既存の研究の多くは、LLMを強力なノード機能拡張器として活用することに集中しており、グラフトポロジ構造を強化するためにLLMをそのまま残している。 本稿では,llmsの情報検索とテキスト生成機能を活用し,ノード分類設定下でのテキスト属性グラフ(tags)のトポロジー構造を洗練・強化する方法について検討する。 まず、信頼できないエッジを除去し、TAGに信頼性の高いエッジを追加するのに役立つLSMを提案する。 具体的には,まずノード属性間のセマンティックな類似性を繊細なプロンプト設計により出力し,その類似性に基づいてエッジ削除とエッジ付加を行う。 次に,LLMが生成した擬似ラベルを用いてグラフトポロジを改善すること,すなわち,グラフニューラルネットワーク(GNN)の正規化として擬似ラベル伝搬を導入することにより,適切なエッジウェイトを学習する。 最後に、前述の2つのLLMに基づくグラフトポロジ的改善手法をGNNトレーニングのプロセスに組み込んで、4つの実世界のデータセットに対する広範な実験を行う。 実験により, LLMに基づくグラフトポロジ改善の有効性が示された(公開ベンチマークで0.15%～2.47%の性能向上を達成した)。

関連論文リスト

• Language Models are Graph Learners [70.14063765424012]
  言語モデル(LM)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)やグラフトランスフォーマー(GT)など、ドメイン固有のモデルの優位性に挑戦している。 本稿では,ノード分類タスクにおける最先端のGNNに匹敵する性能を実現するために,既製のLMを有効活用する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T08:27:54Z)
• All Against Some: Efficient Integration of Large Language Models for Message Passing in Graph Neural Networks [51.19110891434727]
  事前訓練された知識と強力なセマンティック理解能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、最近、視覚とテキストデータを使用してアプリケーションに恩恵をもたらす顕著な能力を示している。 E-LLaGNNは、グラフから限られたノード数を増やして、グラフ学習のメッセージパッシング手順を強化するオンデマンドLLMサービスを備えたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T22:09:42Z)
• LinkGPT: Teaching Large Language Models To Predict Missing Links [23.57145845001286]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語やビジョンタスクにおいて有望な結果を示している。 近年、グラフベースのタスク、特にテキスト分散グラフ(TAG)にLLMを適用することへの関心が高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T04:54:36Z)
• Parameter-Efficient Tuning Large Language Models for Graph Representation Learning [62.26278815157628]
  Graph-awareを導入します。 GPEFT - グラフ表現学習のための新しい手法。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、隣接するノードからグラフプロンプトに構造情報をエンコードする。 我々は8つの異なるテキストリッチグラフで実施した総合的な実験を通じて,リンク予測評価において hit@1 と Mean Reciprocal Rank (MRR) の平均 2% の改善を観察し,本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T18:36:59Z)
• Exploring the Potential of Large Language Models in Graph Generation [51.046188600990014]
  グラフ生成は、与えられたプロパティを持つグラフを生成するために、大きな言語モデル(LLM)を必要とする。 本稿では,LLMのグラフ生成能力について,系統的なタスク設計と実験による検討を行う。 評価の結果,LLM,特にGPT-4は,グラフ生成タスクに予備的能力を示すことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T12:37:54Z)
• Beyond Text: A Deep Dive into Large Language Models' Ability on Understanding Graph Data [13.524529952170672]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T23:25:22Z)
• Exploring the Potential of Large Language Models (LLMs) in Learning on Graphs [59.74814230246034]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範な共通知識と強力な意味理解能力を持つことが証明されている。 LLMs-as-EnhancersとLLMs-as-Predictorsの2つのパイプラインについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T05:31:31Z)
• Harnessing Explanations: LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning [51.90524745663737]
  重要なイノベーションは、機能として説明を使用することで、下流タスクにおけるGNNのパフォーマンス向上に利用できます。 提案手法は、確立されたTAGデータセットの最先端結果を実現する。 本手法はトレーニングを著しく高速化し,ogbn-arxivのベースラインに最も近い2.88倍の改善を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T03:18:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。