論文の概要: Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16534v1
- Date: Tue, 28 Nov 2023 05:36:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 19:50:59.121726
- Title: Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
- Title（参考訳）: Graph Prompt Learning: 総合的な調査とその先
- Authors: Xiangguo Sun, Jiawen Zhang, Xixi Wu, Hong Cheng, Yun Xiong, Jia Li
- Abstract要約: 本稿では,AGI(Artificial General Intelligence)におけるグラフプロンプトの出現領域に関する先駆的な調査を紹介する。
本稿では,グラフ領域におけるプロンプトトークン,トークン構造,挿入パターンを明確にし,グラフプロンプト学習を理解するための統一的なフレームワークを提案する。
包括的な分類学では、この分野の100以上の著作を分類し、ノードレベル、エッジレベル、グラフレベルの目的にまたがる事前学習タスクと整合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.64987655155218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial General Intelligence (AGI) has revolutionized numerous fields, yet
its integration with graph data, a cornerstone in our interconnected world,
remains nascent. This paper presents a pioneering survey on the emerging domain
of graph prompts in AGI, addressing key challenges and opportunities in
harnessing graph data for AGI applications. Despite substantial advancements in
AGI across natural language processing and computer vision, the application to
graph data is relatively underexplored. This survey critically evaluates the
current landscape of AGI in handling graph data, highlighting the distinct
challenges in cross-modality, cross-domain, and cross-task applications
specific to graphs. Our work is the first to propose a unified framework for
understanding graph prompt learning, offering clarity on prompt tokens, token
structures, and insertion patterns in the graph domain. We delve into the
intrinsic properties of graph prompts, exploring their flexibility,
expressiveness, and interplay with existing graph models. A comprehensive
taxonomy categorizes over 100 works in this field, aligning them with
pre-training tasks across node-level, edge-level, and graph-level objectives.
Additionally, we present, ProG, a Python library, and an accompanying website,
to support and advance research in graph prompting. The survey culminates in a
discussion of current challenges and future directions, offering a roadmap for
research in graph prompting within AGI. Through this comprehensive analysis, we
aim to catalyze further exploration and practical applications of AGI in graph
data, underlining its potential to reshape AGI fields and beyond. ProG and the
website can be accessed by
\url{https://github.com/WxxShirley/Awesome-Graph-Prompt}, and
\url{https://github.com/sheldonresearch/ProG}, respectively.
- Abstract（参考訳）: ai(artificial general intelligence, agi)は、多くの分野に革命をもたらしたが、そのグラフデータとの統合は、相互接続された世界の基礎である。
本稿では、AGIにおけるグラフプロンプトの出現領域に関する先駆的な調査を行い、AGIアプリケーションにおいてグラフデータを活用する上での重要な課題と機会に対処する。
自然言語処理とコンピュータビジョンにおけるAGIの大幅な進歩にもかかわらず、グラフデータへの応用は比較的過小評価されている。
この調査は、グラフデータを扱うAGIの現在の状況を批判的に評価し、グラフ固有のクロスモダリティ、クロスドメイン、クロスタスクアプリケーションにおける異なる課題を強調します。
私たちの研究は、グラフのプロンプト学習を理解し、プロンプトトークン、トークン構造、グラフ領域の挿入パターンを明確にするための統一的なフレームワークを最初に提案しました。
グラフプロンプトの固有の特性を調べ、その柔軟性、表現力、既存のグラフモデルとの相互作用を探求する。
包括的分類学はこの分野で100以上の作品を分類し、ノードレベル、エッジレベル、グラフレベルの目標をまたいだ事前学習タスクに分類する。
さらに、グラフプロンプトの研究を支援するために、PythonライブラリであるProGと、それに付随するWebサイトを紹介します。
この調査は、現在の課題と今後の方向性について議論し、AGI内でグラフプロンプトの研究のロードマップを提供する。
この包括的分析を通じて、グラフデータにおけるAGIのさらなる探索と実践的応用を触媒し、AGIフィールドを再構築する可能性を明確にする。
ProGとWebサイトは、それぞれ \url{https://github.com/WxxShirley/Awesome-Graph-Prompt} と \url{https://github.com/sheldonresearch/ProG} でアクセスできる。
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