論文の概要: Graph Synthetic Out-of-Distribution Exposure with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21198v2
• Date: Sat, 17 May 2025 05:06:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.843189
• Title: Graph Synthetic Out-of-Distribution Exposure with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたグラフ合成アウトオブディストリビューション露光
• Authors: Haoyan Xu, Zhengtao Yao, Ziyi Wang, Zhan Cheng, Xiyang Hu, Mengyuan Li, Yue Zhao,
• Abstract要約: グラフにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンワールドおよび安全に敏感なアプリケーションにおけるモデルロバスト性を保証するために重要である。 現在のグラフベースの手法は、しばしば実際のOODノードへのアクセスを前提とします。 GOE-LLMは,大規模言語モデル(LLM)を利用して,実際のOODノードを使わずに,テキスト分散グラフ上でのOOD露光を実現するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.666576854790163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection in graphs is critical for ensuring model robustness in open-world and safety-sensitive applications. Existing graph OOD detection approaches typically train an in-distribution (ID) classifier on ID data alone, then apply post-hoc scoring to detect OOD instances. While OOD exposure - adding auxiliary OOD samples during training - can improve detection, current graph-based methods often assume access to real OOD nodes, which is often impractical or costly. In this paper, we present GOE-LLM, a framework that leverages Large Language Models (LLMs) to achieve OOD exposure on text-attributed graphs without using any real OOD nodes. GOE-LLM introduces two pipelines: (1) identifying pseudo-OOD nodes from the initially unlabeled graph using zero-shot LLM annotations, and (2) generating semantically informative synthetic OOD nodes via LLM-prompted text generation. These pseudo-OOD nodes are then used to regularize ID classifier training and enhance OOD detection awareness. Empirical results on multiple benchmarks show that GOE-LLM substantially outperforms state-of-the-art methods without OOD exposure, achieving up to a 23.5% improvement in AUROC for OOD detection, and attains performance on par with those relying on real OOD labels for exposure.
• Abstract（参考訳）: グラフにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンワールドおよび安全に敏感なアプリケーションにおけるモデルロバスト性を保証するために重要である。 既存のグラフOOD検出アプローチでは、通常、IDデータだけでID分類器をトレーニングし、ポストホックスコアを適用してOODインスタンスを検出する。 OODエクスポージャー(トレーニング中に補助的なOODサンプルを追加する)は検出を改善することができるが、現在のグラフベースのメソッドでは、実際のOODノードへのアクセスを前提としていることが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したGOE-LLMを提案する。 GOE-LLM は,(1) ゼロショット LLM アノテーションを用いてラベルなしグラフから擬似OOD ノードを識別し,(2) LLM によるテキスト生成により意味的に情報的合成 OOD ノードを生成する。 これらの擬似OODノードは、ID分類器のトレーニングを正規化し、OOD検出意識を高めるために使用される。 複数のベンチマークで実証された結果から、GOE-LLMはOOD露光のない最先端の手法を大幅に上回り、OOD検知のためのAUROCを最大23.5%改善し、露光のための実際のOODラベルに依存している方法と同等のパフォーマンスを達成した。

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