Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Future Link Prediction in Quantum Computing Semantic Networks through LLM-Initiated Node Features

論文の概要: Enhancing Future Link Prediction in Quantum Computing Semantic Networks through LLM-Initiated Node Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04251v1
Date: Sat, 5 Oct 2024 18:16:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 08:59:37.478732
Title: Enhancing Future Link Prediction in Quantum Computing Semantic Networks through LLM-Initiated Node Features
Title（参考訳）: LLM開始ノード機能による量子コンピューティングセマンティックネットワークのリンク予測の高速化
Authors: Gilchan Park, Paul Baity, Byung-Jun Yoon, Adolfy Hoisie,
Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワークにおけるリンク予測タスクのノード表現を強化するために,LLMを用いたノード特徴の初期化を提案する。提案手法は,量子コンピューティングセマンティックネットワーク上での様々なリンク予測モデルを用いて評価し,従来のノード埋め込み手法と比較して有効性を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.137420847424282
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum computing is rapidly evolving in both physics and computer science, offering the potential to solve complex problems and accelerate computational processes. The development of quantum chips necessitates understanding the correlations among diverse experimental conditions. Semantic networks built on scientific literature, representing meaningful relationships between concepts, have been used across various domains to identify knowledge gaps and novel concept combinations. Neural network-based approaches have shown promise in link prediction within these networks. This study proposes initializing node features using LLMs to enhance node representations for link prediction tasks in graph neural networks. LLMs can provide rich descriptions, reducing the need for manual feature creation and lowering costs. Our method, evaluated using various link prediction models on a quantum computing semantic network, demonstrated efficacy compared to traditional node embedding techniques.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは物理学と計算機科学の両方において急速に進化しており、複雑な問題を解決し、計算プロセスを加速する可能性を提供している。量子チップの開発は、様々な実験条件間の相関を理解する必要がある。科学文献に基づくセマンティックネットワークは、概念間の有意義な関係を表すもので、知識ギャップと新しい概念の組み合わせを識別するために様々な領域で使用されている。ニューラルネットワークベースのアプローチは、これらのネットワーク内のリンク予測において有望であることを示している。本研究では,グラフニューラルネットワークにおけるリンク予測タスクのノード表現を強化するために,LLMを用いたノード特徴の初期化を提案する。 LLMはリッチな説明を提供し、手動のフィーチャ作成やコスト削減の必要性を減らすことができる。提案手法は,量子コンピューティングセマンティックネットワーク上での様々なリンク予測モデルを用いて評価し,従来のノード埋め込み手法と比較して有効性を示した。

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