論文の概要: Let's Ask GNN: Empowering Large Language Model for Graph In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07074v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 17:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 22:37:20.478585
• Title: Let's Ask GNN: Empowering Large Language Model for Graph In-Context Learning
• Title（参考訳）: GNNに聞く - グラフインコンテキスト学習のための大規模言語モデル
• Authors: Zhengyu Hu, Yichuan Li, Zhengyu Chen, Jingang Wang, Han Liu, Kyumin Lee, Kaize Ding,
• Abstract要約: 本稿では,逐次テキスト処理とグラフ構造化データのギャップを埋める新しいアプローチであるAskGNNを紹介する。 AskGNNはグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用した構造強化レトリバーを使用して、グラフをまたいだラベル付きノードを選択する。 3つのタスクと7つのLLMにわたる実験は、グラフタスクのパフォーマンスにおいてAskGNNが優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.660326096652437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Textual Attributed Graphs (TAGs) are crucial for modeling complex real-world systems, yet leveraging large language models (LLMs) for TAGs presents unique challenges due to the gap between sequential text processing and graph-structured data. We introduce AskGNN, a novel approach that bridges this gap by leveraging In-Context Learning (ICL) to integrate graph data and task-specific information into LLMs. AskGNN employs a Graph Neural Network (GNN)-powered structure-enhanced retriever to select labeled nodes across graphs, incorporating complex graph structures and their supervision signals. Our learning-to-retrieve algorithm optimizes the retriever to select example nodes that maximize LLM performance on graph. Experiments across three tasks and seven LLMs demonstrate AskGNN's superior effectiveness in graph task performance, opening new avenues for applying LLMs to graph-structured data without extensive fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: テキスト分散グラフ(TAG)は複雑な実世界のシステムのモデリングには不可欠であるが、大規模言語モデル(LLM)をTAGに活用することは、シーケンシャルなテキスト処理とグラフ構造化データの間のギャップが原因で、独特な課題を提起する。 In-Context Learning(ICL)を活用して、グラフデータとタスク固有の情報をLLMに統合することで、このギャップを埋める新しいアプローチであるAskGNNを紹介します。 AskGNNはグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用した構造強化レトリバーを使用して、グラフをまたいだラベル付きノードを選択し、複雑なグラフ構造とその監視信号を統合する。 学習から検索までのアルゴリズムは,グラフ上でのLLM性能を最大化するサンプルノードを選択するために,検索アルゴリズムを最適化する。 3つのタスクと7つのLLMにわたる実験は、グラフタスクのパフォーマンスにおいてAskGNNの優れた効果を示し、広範囲な微調整なしにグラフ構造化データに適用するための新たな道を開く。

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