論文の概要: Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02783v4
• Date: Wed, 20 Nov 2024 21:24:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:16:57.947382
• Title: Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: グラフ上の大規模言語モデル:包括的調査
• Authors: Bowen Jin, Gang Liu, Chi Han, Meng Jiang, Heng Ji, Jiawei Han,
• Abstract要約: グラフ上の大規模言語モデルに関連するシナリオとテクニックを体系的にレビューする。 まず,LLMをグラフに適用する可能性シナリオを,純グラフ,テキスト分散グラフ,テキストペアグラフの3つのカテゴリにまとめる。 本稿では,そのような手法の現実的な応用について論じ,オープンソースコードとベンチマークデータセットを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.16803297418201
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs), such as GPT4 and LLaMA, are creating significant advancements in natural language processing, due to their strong text encoding/decoding ability and newly found emergent capability (e.g., reasoning). While LLMs are mainly designed to process pure texts, there are many real-world scenarios where text data is associated with rich structure information in the form of graphs (e.g., academic networks, and e-commerce networks) or scenarios where graph data is paired with rich textual information (e.g., molecules with descriptions). Besides, although LLMs have shown their pure text-based reasoning ability, it is underexplored whether such ability can be generalized to graphs (i.e., graph-based reasoning). In this paper, we provide a systematic review of scenarios and techniques related to large language models on graphs. We first summarize potential scenarios of adopting LLMs on graphs into three categories, namely pure graphs, text-attributed graphs, and text-paired graphs. We then discuss detailed techniques for utilizing LLMs on graphs, including LLM as Predictor, LLM as Encoder, and LLM as Aligner, and compare the advantages and disadvantages of different schools of models. Furthermore, we discuss the real-world applications of such methods and summarize open-source codes and benchmark datasets. Finally, we conclude with potential future research directions in this fast-growing field. The related source can be found at https://github.com/PeterGriffinJin/Awesome-Language-Model-on-Graphs.
• Abstract（参考訳）: GPT4やLLaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、強力なテキストエンコーディング/復号化能力と新たに発見された創発的能力(例えば推論)により、自然言語処理の大幅な進歩を生み出している。 LLMは主に純粋なテキストを処理するように設計されていますが、テキストデータがリッチな構造情報(例えば、学術的ネットワークやeコマースネットワーク)や、グラフデータがリッチなテキスト情報(例えば、説明付き分子)とペアリングされるシナリオといった、多くの実世界のシナリオがあります。 加えて、LLMはその純粋なテキストベースの推論能力を示しているが、そのような能力がグラフ(グラフベースの推論)に一般化できるかどうかについては未定である。 本稿では,グラフ上の大規模言語モデルに関連するシナリオと手法の体系的なレビューを行う。 まず,LLMをグラフに適用する可能性シナリオを,純グラフ,テキスト分散グラフ,テキストペアグラフの3つのカテゴリにまとめる。 次に, LLM を予測器として, LLM をエンコーダとして, LLM を Aligner として, グラフ上で LLM を利用するための詳細な手法について議論し, 異なるモデル流派の長所と短所を比較した。 さらに,そのような手法の現実的な応用について論じ,オープンソースコードやベンチマークデータセットを要約する。 最後に、この急速に成長する分野における今後の研究の方向性について述べる。 関連するソースはhttps://github.com/PeterGriffinJin/Awesome-Language-on-Graphsにある。

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