論文の概要: Graph Linearization Methods for Reasoning on Graphs with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19494v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 11:51:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:44.426420
• Title: Graph Linearization Methods for Reasoning on Graphs with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたグラフ上の推論のためのグラフ線形化法
• Authors: Christos Xypolopoulos, Guokan Shang, Xiao Fei, Giannis Nikolentzos, Hadi Abdine, Iakovos Evdaimon, Michail Chatzianastasis, Giorgos Stamou, Michalis Vazirgiannis,
• Abstract要約: グラフは、ローカル依存やグローバルアライメントなど、自然言語テキストの特定の特性を反映するように線形化されるべきである。 本稿では,グラフの中央性,縮退性,ノードの可逆性に基づくグラフ線形化手法を提案する。 本研究は,LLMに適した新しいグラフ表現を導入し,マルチモーダル処理のトレンドとグラフ機械学習の潜在的な統合に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.3545522174459
• License:
• Abstract: Large language models have evolved to process multiple modalities beyond text, such as images and audio, which motivates us to explore how to effectively leverage them for graph machine learning tasks. The key question, therefore, is how to transform graphs into linear sequences of tokens, a process we term graph linearization, so that LLMs can handle graphs naturally. We consider that graphs should be linearized meaningfully to reflect certain properties of natural language text, such as local dependency and global alignment, in order to ease contemporary LLMs, trained on trillions of textual tokens, better understand graphs. To achieve this, we developed several graph linearization methods based on graph centrality, degeneracy, and node relabeling schemes. We then investigated their effect on LLM performance in graph reasoning tasks. Experimental results on synthetic graphs demonstrate the effectiveness of our methods compared to random linearization baselines. Our work introduces novel graph representations suitable for LLMs, contributing to the potential integration of graph machine learning with the trend of multi-modal processing using a unified transformer model.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、画像やオーディオなど、テキスト以外の複数のモーダルを処理するように進化してきた。 したがって、鍵となる疑問は、グラフをどうやってトークンの線形列に変換するかであり、これはグラフ線形化と呼ばれるプロセスであり、LLMはグラフを自然に扱うことができる。 グラフは局所依存やグローバルアライメントといった自然言語テキストの特定の特性を反映するために有意義に線形化されるべきであると考え,同時代のLLMを緩和し,数兆のテキストトークンで訓練し,グラフをよりよく理解する。 そこで我々は,グラフの中央性,縮退性,ノードの可逆性に基づくグラフ線形化手法を開発した。 次に,グラフ推論タスクにおけるLLM性能への影響について検討した。 合成グラフの実験結果から, ランダム線形化ベースラインと比較して, 提案手法の有効性が示された。 本研究は, LLMに適したグラフ表現を導入し, 統合トランスフォーマーモデルを用いたマルチモーダル処理のトレンドとグラフ機械学習の潜在的な統合に寄与する。

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