Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Pure Transformer Pretraining Framework on Text-attributed Graphs

論文の概要: A Pure Transformer Pretraining Framework on Text-attributed Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13873v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 22:30:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 18:06:06.776152
Title: A Pure Transformer Pretraining Framework on Text-attributed Graphs
Title（参考訳）: テキスト対応グラフによる純変圧器事前学習フレームワーク
Authors: Yu Song, Haitao Mao, Jiachen Xiao, Jingzhe Liu, Zhikai Chen, Wei Jin, Carl Yang, Jiliang Tang, Hui Liu,
Abstract要約: グラフ構造を先行として扱うことで,特徴中心の事前学習の視点を導入する。我々のフレームワークであるGraph Sequence Pretraining with Transformer (GSPT)はランダムウォークを通してノードコンテキストをサンプリングする。 GSPTはノード分類とリンク予測の両方に容易に適応でき、様々なデータセットで有望な経験的成功を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.833130854272774
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Pretraining plays a pivotal role in acquiring generalized knowledge from large-scale data, achieving remarkable successes as evidenced by large models in CV and NLP. However, progress in the graph domain remains limited due to fundamental challenges such as feature heterogeneity and structural heterogeneity. Recently, increasing efforts have been made to enhance node feature quality with Large Language Models (LLMs) on text-attributed graphs (TAGs), demonstrating superiority to traditional bag-of-words or word2vec techniques. These high-quality node features reduce the previously critical role of graph structure, resulting in a modest performance gap between Graph Neural Networks (GNNs) and structure-agnostic Multi-Layer Perceptrons (MLPs). Motivated by this, we introduce a feature-centric pretraining perspective by treating graph structure as a prior and leveraging the rich, unified feature space to learn refined interaction patterns that generalizes across graphs. Our framework, Graph Sequence Pretraining with Transformer (GSPT), samples node contexts through random walks and employs masked feature reconstruction to capture pairwise proximity in the LLM-unified feature space using a standard Transformer. By utilizing unified text representations rather than varying structures, our framework achieves significantly better transferability among graphs within the same domain. GSPT can be easily adapted to both node classification and link prediction, demonstrating promising empirical success on various datasets.
Abstract（参考訳）: プレトレーニングは、大規模データから一般化された知識を取得する上で重要な役割を担い、CVやNLPの大規模モデルによって証明されているように、顕著な成功を収めている。しかし、グラフ領域の進行は、特徴の不均一性や構造的不均一性といった根本的な問題のために制限されている。近年,Large Language Models (LLMs) をテキスト分散グラフ (TAGs) に適用し,従来のbaba-of-words や word2vec 技術よりも優れたノード特徴量向上に努めている。これらの高品質なノード機能は、グラフ構造において以前重要な役割を減らし、グラフニューラルネットワーク(GNN)と構造に依存しないマルチ層パーセプトロン(MLP)の中間的なパフォーマンスギャップをもたらす。グラフ構造を先行として扱うことで特徴中心の事前学習の視点を導入し、リッチで統一された特徴空間を活用して、グラフをまたいで一般化する洗練された相互作用パターンを学習する。我々のフレームワークであるGraph Sequence Pretraining with Transformer (GSPT)は、ランダムウォークを通してノードコンテキストをサンプリングし、マスク付き特徴再構成を用いて、標準変換器を用いてLLM統一特徴空間の対角距離をキャプチャする。異なる構造ではなく統一されたテキスト表現を利用することで、同じドメイン内のグラフ間の転送可能性を大幅に向上する。 GSPTはノード分類とリンク予測の両方に容易に適応でき、様々なデータセットで有望な経験的成功を示す。

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