論文の概要: Graph Drawing for LLMs: An Empirical Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03678v1
• Date: Tue, 06 May 2025 16:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.475641
• Title: Graph Drawing for LLMs: An Empirical Evaluation
• Title（参考訳）: LLMのためのグラフ描画:実証的評価
• Authors: Walter Didimo, Fabrizio Montecchiani, Tommaso Piselli,
• Abstract要約: 我々は、視覚的モダリティに依存した使用シナリオに注目し、分析下のグラフの描画でモデルに供給する。 本稿では,モデルの性能が,選択したレイアウトパラダイム,描画の美学,クエリーに使用するプロンプト技術にどのように影響するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9099452901745644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our work contributes to the fast-growing literature on the use of Large Language Models (LLMs) to perform graph-related tasks. In particular, we focus on usage scenarios that rely on the visual modality, feeding the model with a drawing of the graph under analysis. We investigate how the model's performance is affected by the chosen layout paradigm, the aesthetics of the drawing, and the prompting technique used for the queries. We formulate three corresponding research questions and present the results of a thorough experimental analysis. Our findings reveal that choosing the right layout paradigm and optimizing the readability of the input drawing from a human perspective can significantly improve the performance of the model on the given task. Moreover, selecting the most effective prompting technique is a challenging yet crucial task for achieving optimal performance.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は、グラフ関連タスクの実行にLarge Language Models(LLMs)を使うことに関する、急速に成長する文献に寄与する。 特に、視覚的モダリティに依存した使用シナリオに注目し、分析対象のグラフの描画でモデルに供給する。 本稿では,モデルの性能が,選択したレイアウトパラダイム,描画の美学,クエリーに使用するプロンプト技術にどのように影響するかを検討する。 対応する3つの研究質問を定式化し、徹底的な実験分析の結果を提示する。 これらの結果から,入力図面の読みやすさを人間の視点で最適化することで,与えられたタスクにおけるモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。 さらに、最も効果的なプロンプト技術を選択することは、最適なパフォーマンスを達成する上で難しいが重要な課題である。

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