Fugu-MT 論文翻訳(概要): NT-LLM: A Novel Node Tokenizer for Integrating Graph Structure into Large Language Models

論文の概要: NT-LLM: A Novel Node Tokenizer for Integrating Graph Structure into Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10743v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 17:21:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 19:55:21.212012
Title: NT-LLM: A Novel Node Tokenizer for Integrating Graph Structure into Large Language Models
Title（参考訳）: NT-LLM:大規模言語モデルにグラフ構造を統合する新しいノードトケナイザ
Authors: Yanbiao Ji, Chang Liu, Xin Chen, Yue Ding, Dan Luo, Mei Li, Wenqing Lin, Hongtao Lu,
Abstract要約: グラフは、現実世界のシナリオにおける関係を表現するための基本的なデータ構造である。グラフ関連のタスクにLLM(Large Language Models)を適用することは、大きな課題となる。我々は,グラフ構造を効率的にエンコードする新しいフレームワークNT-LLM(Node Tokenizer for Large Language Models)を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.739650151993928
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graphs are a fundamental data structure for representing relationships in real-world scenarios. With the success of Large Language Models (LLMs) across various natural language processing (NLP) tasks, there has been growing interest in integrating LLMs for graph learning. However, applying LLMs to graph-related tasks poses significant challenges, as these models are not inherently designed to capture the complex structural information present in graphs. Existing approaches address this challenge through two strategies: the chain of tasks approach, which uses Graph Neural Networks (GNNs) to encode the graph structure so that LLMs are relieved from understanding spatial positions; and Graph-to-Text Conversion, which translates graph structures into semantic text representations that LLMs can process. Despite their progress, these methods often struggle to fully preserve the topological information of graphs or require extensive computational resources, limiting their practical applicability. In this work, we introduce Node Tokenizer for Large Language Models (NT-LLM), a novel framework that efficiently encodes graph structures by selecting key nodes as anchors and representing each node based on its relative distance to these anchors. This position-anchored encoding effectively captures the graph topology, enabling enhanced reasoning capabilities in LLMs over graph data. Additionally, we implement a task-specific tuning procedure to further improve structural understanding within LLMs. Through extensive empirical evaluations, NT-LLM demonstrates significant performance improvements across a variety of graph-related tasks.
Abstract（参考訳）: グラフは、現実世界のシナリオにおける関係を表現するための基本的なデータ構造である。様々な自然言語処理(NLP)タスクにわたるLarge Language Models(LLM)の成功により、グラフ学習のためのLLMの統合への関心が高まっている。しかし、LLMをグラフ関連タスクに適用することは、これらのモデルが本質的にグラフに存在する複雑な構造情報をキャプチャするために設計されていないため、大きな課題となる。既存のアプローチでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用してグラフ構造を符号化し、LLMが空間的位置の理解から解放されるようなタスクのチェーンと、LLMが処理できるセマンティックテキスト表現にグラフ構造を変換するグラフからテキストへの変換という2つの戦略によってこの問題に対処している。これらの手法は、その進歩にもかかわらず、しばしばグラフのトポロジ的情報を完全に保存したり、広範な計算資源を必要とし、実用性を制限するのに苦労する。本研究では,キーノードをアンカーとして選択し,そのアンカーとの相対距離に基づいて各ノードを表現することにより,グラフ構造を効率的に符号化する新しいフレームワークであるNode Tokenizer for Large Language Models (NT-LLM)を紹介する。この位置アンコール符号化はグラフトポロジを効果的にキャプチャし、グラフデータ上のLLMの推論能力を向上する。さらに,LLM内の構造的理解をさらに向上するために,タスク固有のチューニング手順を実装した。広範な経験的評価を通じて、NT-LLMは、様々なグラフ関連タスクにおいて、大幅なパフォーマンス向上を示す。

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