論文の概要: When Graph Data Meets Multimodal: A New Paradigm for Graph Understanding and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10372v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 08:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:50:30.517271
• Title: When Graph Data Meets Multimodal: A New Paradigm for Graph Understanding and Reasoning
• Title（参考訳）: グラフデータがマルチモーダルに出会うとき:グラフ理解と推論の新しいパラダイム
• Authors: Qihang Ai, Jianwu Zhou, Haiyun Jiang, Lemao Liu, Shuming Shi
• Abstract要約: 本稿では,画像エンコーディングとマルチモーダル技術を統合することで,グラフデータの理解と推論を行う新しいパラダイムを提案する。 このアプローチは, GPT-4Vの高度な機能を利用して, 命令応答形式によるグラフデータの理解を可能にする。 研究は、このパラダイムを様々なグラフタイプで評価し、特に中国のOCRパフォーマンスと複雑な推論タスクにおいて、モデルの強みと弱みを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.84870836443311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph data is ubiquitous in the physical world, and it has always been a challenge to efficiently model graph structures using a unified paradigm for the understanding and reasoning on various graphs. Moreover, in the era of large language models, integrating complex graph information into text sequences has become exceptionally difficult, which hinders the ability to interact with graph data through natural language instructions.The paper presents a new paradigm for understanding and reasoning about graph data by integrating image encoding and multimodal technologies. This approach enables the comprehension of graph data through an instruction-response format, utilizing GPT-4V's advanced capabilities. The study evaluates this paradigm on various graph types, highlighting the model's strengths and weaknesses, particularly in Chinese OCR performance and complex reasoning tasks. The findings suggest new direction for enhancing graph data processing and natural language interaction.
• Abstract（参考訳）: グラフデータは物理世界ではユビキタスであり、様々なグラフの理解と推論のために統一されたパラダイムを用いてグラフ構造を効率的にモデル化することは常に困難である。 さらに,大規模言語モデルの時代には,複雑なグラフ情報をテキストシーケンスに組み込むことが極めて難しくなり,自然言語によるグラフデータ操作が困難になり,画像エンコーディングとマルチモーダル技術を統合することにより,グラフデータの理解と推論を行う新たなパラダイムが提案されている。 このアプローチは, GPT-4Vの高度な機能を利用して, 命令応答形式によるグラフデータの理解を可能にする。 研究は、このパラダイムを様々なグラフタイプで評価し、モデルの強みと弱み、特に中国のocrパフォーマンスと複雑な推論タスクを強調する。 その結果,グラフデータ処理と自然言語対話の新たな方向性が示唆された。

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