Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications

論文の概要: A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14809v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 07:39:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 15:00:46.289695
Title: A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
Title（参考訳）: 生成的グラフ分析に関する大規模言語モデルに関する調査:クエリ、学習、アプリケーション
Authors: Wenbo Shang, Xin Huang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPおよびマルチモードタスクを扱う強力な一般化能力を示した。グラフ学習モデルと比較して、LLMはグラフタスクの一般化の課題に対処する上で、優れたアドバンテージを持っている。 LLM-based generative graph analysis (LLM-GGA) の重要な問題点を3つのカテゴリで検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.777453721753589
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A graph is a fundamental data model to represent various entities and their complex relationships in society and nature, such as social networks, transportation networks, financial networks, and biomedical systems. Recently, large language models (LLMs) have showcased a strong generalization ability to handle various NLP and multi-mode tasks to answer users' arbitrary questions and specific-domain content generation. Compared with graph learning models, LLMs enjoy superior advantages in addressing the challenges of generalizing graph tasks by eliminating the need for training graph learning models and reducing the cost of manual annotation. In this survey, we conduct a comprehensive investigation of existing LLM studies on graph data, which summarizes the relevant graph analytics tasks solved by advanced LLM models and points out the existing remaining challenges and future directions. Specifically, we study the key problems of LLM-based generative graph analytics (LLM-GGA) with three categories: LLM-based graph query processing (LLM-GQP), LLM-based graph inference and learning (LLM-GIL), and graph-LLM-based applications. LLM-GQP focuses on an integration of graph analytics techniques and LLM prompts, including graph understanding and knowledge graph (KG) based augmented retrieval, while LLM-GIL focuses on learning and reasoning over graphs, including graph learning, graph-formed reasoning and graph representation. We summarize the useful prompts incorporated into LLM to handle different graph downstream tasks. Moreover, we give a summary of LLM model evaluation, benchmark datasets/tasks, and a deep pro and cons analysis of LLM models. We also explore open problems and future directions in this exciting interdisciplinary research area of LLMs and graph analytics.
Abstract（参考訳）: グラフは、ソーシャルネットワーク、交通ネットワーク、金融ネットワーク、バイオメディカルシステムなど、社会や自然における様々な実体とそれらの複雑な関係を表現するための基本的なデータモデルである。近年,大規模言語モデル (LLM) は,ユーザの任意の質問や特定のドメインコンテンツ生成に答えるために,様々なNLPタスクやマルチモードタスクを処理できる強力な一般化能力を示した。グラフ学習モデルと比較して、LLMはグラフ学習モデルのトレーニングの必要性を排除し、手作業によるアノテーションのコストを削減し、グラフタスクを一般化する課題に対処する上で、優れたアドバンテージを享受する。本研究では,グラフデータに関する既存のLCM研究を包括的に調査し,高度なLCMモデルによって解決された関連するグラフ解析タスクを要約し,既存の課題と今後の方向性を指摘する。具体的には、LLMベースのグラフクエリ処理(LLM-GQP)、LLMベースのグラフ推論と学習(LLM-GIL)、およびグラフLLMベースのアプリケーションである。 LLM-GQPはグラフ解析技術とLLMプロンプトの統合に重点を置いており、グラフ理解と知識グラフ(KG)に基づく拡張検索、LLM-GILはグラフ学習、グラフ形式推論、グラフ表現などのグラフ上の学習と推論に焦点を当てている。我々は、異なるグラフ下流タスクを処理するためにLLMに組み込まれた有用なプロンプトを要約する。さらに, LLMモデルの評価, ベンチマークデータセット/タスク, および LLMモデルの深部プロ・コンス解析について概説する。また, LLM とグラフ解析の学際的な研究領域において, オープンな問題と今後の方向性についても検討する。

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