論文の概要: Large Language Model-based Augmentation for Imbalanced Node Classification on Text-Attributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16882v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 10:36:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:28.152974
• Title: Large Language Model-based Augmentation for Imbalanced Node Classification on Text-Attributed Graphs
• Title（参考訳）: テキスト分散グラフ上の不均衡ノード分類のための大規模言語モデルに基づく拡張
• Authors: Leyao Wang, Yu Wang, Bo Ni, Yuying Zhao, Tyler Derr,
• Abstract要約: LA-TAG (LLM-based Augmentation on Text-Attributed Graphs) と呼ばれる新しい手法を提案する。 グラフ内の既存のノードテキストに基づいて合成テキストを生成するように、Large Language Modelsに促す。 合成テキスト分散ノードをグラフに統合するために,テキストベースのリンク予測器を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.42259312243504
• License:
• Abstract: Node classification on graphs frequently encounters the challenge of class imbalance, leading to biased performance and posing significant risks in real-world applications. Although several data-centric solutions have been proposed, none of them focus on Text-Attributed Graphs (TAGs), and therefore overlook the potential of leveraging the rich semantics encoded in textual features for boosting the classification of minority nodes. Given this crucial gap, we investigate the possibility of augmenting graph data in the text space, leveraging the textual generation power of Large Language Models (LLMs) to handle imbalanced node classification on TAGs. Specifically, we propose a novel approach called LA-TAG (LLM-based Augmentation on Text-Attributed Graphs), which prompts LLMs to generate synthetic texts based on existing node texts in the graph. Furthermore, to integrate these synthetic text-attributed nodes into the graph, we introduce a text-based link predictor to connect the synthesized nodes with the existing nodes. Our experiments across multiple datasets and evaluation metrics show that our framework significantly outperforms traditional non-textual-based data augmentation strategies and specific node imbalance solutions. This highlights the promise of using LLMs to resolve imbalance issues on TAGs.
• Abstract（参考訳）: グラフ上のノード分類は、しばしばクラス不均衡の課題に直面する。 データ中心のソリューションがいくつか提案されているが、いずれもText-Attributed Graphs (TAGs) に注目していないため、少数ノードの分類を促進するために、テキスト機能にエンコードされたリッチなセマンティクスを活用する可能性を見落としている。 この重要なギャップを考慮し,大言語モデル(LLM)のテキスト生成能力を利用して,TAG上の不均衡ノード分類を扱うことにより,テキスト空間におけるグラフデータの拡張の可能性を検討する。 具体的には,LA-TAG (LLM-based Augmentation on Text-Attributed Graphs) と呼ばれる新しい手法を提案する。 さらに、これらの合成テキスト分散ノードをグラフに統合するために、合成ノードと既存のノードを接続するテキストベースのリンク予測器を導入する。 複数のデータセットと評価指標にまたがる実験により、我々のフレームワークは従来の非テキストベースのデータ拡張戦略と特定のノード不均衡ソリューションを著しく上回ります。 これは、TAGの不均衡問題を解決するためにLLMを使用するという約束を強調している。

関連論文リスト

• Bridging Local Details and Global Context in Text-Attributed Graphs [62.522550655068336]
  GraphBridgeは、コンテキストテキスト情報を活用することで、ローカルおよびグローバルな視点をブリッジするフレームワークである。 提案手法は最先端性能を実現し,グラフ対応トークン削減モジュールは効率を大幅に向上し,スケーラビリティの問題を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T13:35:25Z)
• GAugLLM: Improving Graph Contrastive Learning for Text-Attributed Graphs with Large Language Models [33.3678293782131]
  本研究は,テキスト分散グラフ(TAG)の自己教師付きグラフ学習に関する研究である。 言語指導によるビュージェネレーションの改善を目指しています。 これは、リッチなセマンティック情報を持つグラフ構造を補完する、実際のアプリケーションにおけるテキスト属性の出現によって引き起こされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:49:19Z)
• Hierarchical Compression of Text-Rich Graphs via Large Language Models [63.75293588479027]
  テキストリッチグラフは、eコマースや学術グラフのようなデータマイニングの文脈で広く使われている。 本稿では,LLMの能力とテキストリッチグラフの構造を整合させる新しい手法であるHiComを紹介する。 HiComは、Eコマースと引用グラフのノード分類において、GNNとLLMのバックボーンよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:24:46Z)
• Unleashing the Potential of Text-attributed Graphs: Automatic Relation Decomposition via Large Language Models [31.443478448031886]
  RoSE (Relation-oriented Semantic Edge-Decomposition) は、生のテキスト属性を分析してグラフ構造を分解する新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、さまざまなデータセットのノード分類性能を大幅に向上させ、ウィスコンシンデータセットでは最大16%の改善を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T20:54:47Z)
• Parameter-Efficient Tuning Large Language Models for Graph Representation Learning [62.26278815157628]
  Graph-awareを導入します。 GPEFT - グラフ表現学習のための新しい手法。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、隣接するノードからグラフプロンプトに構造情報をエンコードする。 我々は8つの異なるテキストリッチグラフで実施した総合的な実験を通じて,リンク予測評価において hit@1 と Mean Reciprocal Rank (MRR) の平均 2% の改善を観察し,本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T18:36:59Z)
• When Graph Data Meets Multimodal: A New Paradigm for Graph Understanding and Reasoning [54.84870836443311]
  本稿では,画像エンコーディングとマルチモーダル技術を統合することで,グラフデータの理解と推論を行う新しいパラダイムを提案する。 このアプローチは, GPT-4Vの高度な機能を利用して, 命令応答形式によるグラフデータの理解を可能にする。 研究は、このパラダイムを様々なグラフタイプで評価し、特に中国のOCRパフォーマンスと複雑な推論タスクにおいて、モデルの強みと弱みを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T08:14:11Z)
• Pretraining Language Models with Text-Attributed Heterogeneous Graphs [28.579509154284448]
  テキスト分散不均質グラフ(TAHG)におけるトポロジ的および異種情報を明確に考察する言語モデル(LM)のための新しい事前学習フレームワークを提案する。 本稿では、LMと補助異種グラフニューラルネットワークを協調最適化することにより、コンテキストグラフに関わるノードを予測するトポロジ対応事前学習タスクを提案する。 各種ドメインの3つのデータセット上でリンク予測とノード分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T08:41:21Z)
• ConGraT: Self-Supervised Contrastive Pretraining for Joint Graph and Text Embeddings [20.25180279903009]
  テキスト分散グラフ(TAG)におけるテキストとノードの分離表現を共同学習するためのContrastive Graph-Text Pretraining(ConGraT)を提案する。 提案手法は言語モデル(LM)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を訓練し,CLIPにインスパイアされたバッチワイドコントラスト学習目標を用いて,それらの表現を共通の潜在空間に整列させる。 実験により、ConGraTは、ノードとテキストのカテゴリ分類、リンク予測、言語モデリングなど、さまざまな下流タスクのベースラインよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:53:30Z)
• Hierarchical Heterogeneous Graph Representation Learning for Short Text Classification [60.233529926965836]
  短文分類のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく ShiNE と呼ばれる新しい手法を提案する。 まず,短文データセットを単語レベル成分グラフからなる階層的不均一グラフとしてモデル化する。 そして、類似した短いテキスト間の効果的なラベル伝搬を容易にするショート文書グラフを動的に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-30T05:33:05Z)
• GraphFormers: GNN-nested Transformers for Representation Learning on Textual Graph [53.70520466556453]
  階層的にGNNコンポーネントを言語モデルのトランスフォーマーブロックと一緒にネストするGraphFormerを提案する。 提案したアーキテクチャでは、テキストエンコーディングとグラフ集約を反復的なワークフローに融合する。 さらに、プログレッシブ・ラーニング・ストラテジーを導入し、そのモデルが操作されたデータと元のデータに基づいて連続的に訓練され、グラフ上の情報を統合する能力を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-06T12:20:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。