論文の概要: LangTopo: Aligning Language Descriptions of Graphs with Tokenized Topological Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13250v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 06:20:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 22:59:30.642825
- Title: LangTopo: Aligning Language Descriptions of Graphs with Tokenized Topological Modeling
- Title（参考訳）: LangTopo: トポロジカルモデリングによるグラフの言語記述の調整
- Authors: Zhong Guan, Hongke Zhao, Likang Wu, Ming He, Jianpin Fan,
- Abstract要約: 本稿では,グラフ構造モデリングと自然言語理解をトークンレベルで整合させるLangTopoを紹介する。
複数のデータセットに対して提案手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.907949155931474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, large language models (LLMs) have been widely researched in the field of graph machine learning due to their outstanding abilities in language comprehension and learning. However, the significant gap between natural language tasks and topological structure modeling poses a nonnegligible challenge. Specifically, since natural language descriptions are not sufficient for LLMs to understand and process graph-structured data, fine-tuned LLMs perform even worse than some traditional GNN models on graph tasks, lacking inherent modeling capabilities for graph structures. Existing research overly emphasizes LLMs' understanding of semantic information captured by external models, while inadequately exploring graph topological structure modeling, thereby overlooking the genuine capabilities that LLMs lack. Consequently, in this paper, we introduce a new framework, LangTopo, which aligns graph structure modeling with natural language understanding at the token level. LangTopo quantifies the graph structure modeling capabilities of GNNs and LLMs by constructing a codebook for the graph modality and performs consistency maximization. This process aligns the text description of LLM with the topological modeling of GNN, allowing LLM to learn the ability of GNN to capture graph structures, enabling LLM to handle graph-structured data independently. We demonstrate the effectiveness of our proposed method on multiple datasets.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は,言語理解や学習において優れた能力を持つため,グラフ機械学習の分野で広く研究されている。
しかし、自然言語タスクとトポロジカル構造モデリングの間の大きなギャップは、無視できない課題を招いている。
特に、LLMがグラフ構造データを理解し処理するのには自然言語の記述が不十分であるため、微調整されたLLMはグラフ構造に固有のモデリング機能がないため、グラフ上の従来のGNNモデルよりもさらにパフォーマンスが悪くなる。
既存の研究は、LLMが外部モデルで捉えた意味情報の理解を過度に強調する一方で、グラフトポロジカルな構造モデリングを不十分に探求し、LLMに欠けている真の能力を見落としている。
そこで本稿では,グラフ構造モデリングと自然言語理解をトークンレベルで整合させる新しいフレームワークであるLangTopoを紹介する。
LangTopoは、グラフモダリティのためのコードブックを構築し、一貫性を最大化することで、GNNとLLMのグラフ構造モデリング能力を定量化する。
このプロセスは、LLMのテキスト記述とGNNのトポロジ的モデリングを一致させ、LLMはGNNがグラフ構造をキャプチャする能力を学ぶことができ、LLMはグラフ構造データを独立して扱うことができる。
複数のデータセットに対して提案手法の有効性を示す。
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