論文の概要: LLM Enhancers for GNNs: An Analysis from the Perspective of Causal Mechanism Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08265v3
• Date: Wed, 11 Jun 2025 05:16:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-12 23:41:16.675417
• Title: LLM Enhancers for GNNs: An Analysis from the Perspective of Causal Mechanism Identification
• Title（参考訳）: GNNのためのLLMエンハンサー:因果メカニズムの同定の観点からの分析
• Authors: Hang Gao, Wenxuan Huang, Fengge Wu, Junsuo Zhao, Changwen Zheng, Huaping Liu,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)の入力として使用されるノード表現を最適化する機能拡張器として,大規模言語モデル(LLM)を用いて検討する。 解析結果に基づいて,LLMエンハンサーとGNN間の情報伝達を改善するためのプラグアンドプレイ最適化モジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.389891710579022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of large language models (LLMs) as feature enhancers to optimize node representations, which are then used as inputs for graph neural networks (GNNs), has shown significant potential in graph representation learning. However, the fundamental properties of this approach remain underexplored. To address this issue, we propose conducting a more in-depth analysis of this issue based on the interchange intervention method. First, we construct a synthetic graph dataset with controllable causal relationships, enabling precise manipulation of semantic relationships and causal modeling to provide data for analysis. Using this dataset, we conduct interchange interventions to examine the deeper properties of LLM enhancers and GNNs, uncovering their underlying logic and internal mechanisms. Building on the analytical results, we design a plug-and-play optimization module to improve the information transfer between LLM enhancers and GNNs. Experiments across multiple datasets and models validate the proposed module.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)の入力として使用されるノード表現を最適化する機能拡張器として,大規模言語モデル(LLM)を使用することは,グラフ表現学習において大きな可能性を示している。 しかし、このアプローチの基本的な性質は未解明のままである。 この問題に対処するため、我々はインターチェンジ介入法に基づいて、この問題のより詳細な分析を行うことを提案する。 まず、制御可能な因果関係を持つ合成グラフデータセットを構築し、意味関係の正確な操作と因果関係のモデリングを可能にし、分析のためのデータを提供する。 このデータセットを用いて,LLMエンハンサーとGNNの深い特性を検証し,その基盤となる論理と内部機構を明らかにする。 解析結果に基づいて,LLMエンハンサーとGNN間の情報伝達を改善するためのプラグアンドプレイ最適化モジュールを設計する。 複数のデータセットとモデルにわたる実験は、提案されたモジュールを検証する。

関連論文リスト

• RelGNN: Composite Message Passing for Relational Deep Learning [56.48834369525997]
  本稿では,リレーショナルデータベースの特徴を捉えた新しいGNNフレームワークであるRelGNNを紹介する。 我々のアプローチの核となるのは、高次三部構造を形成するノードの列である原子経路の導入である。 RelGNNは、最先端の精度を最大25%改善して一貫して達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T18:58:40Z)
• Graph-Augmented Relation Extraction Model with LLMs-Generated Support Document [7.0421339410165045]
  本研究では,文レベルの関係抽出(RE)に対する新しいアプローチを提案する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とLarge Language Models(LLM)を統合し、コンテキストに富んだサポートドキュメントを生成する。 そこで,CrossREデータセットを用いて実験を行い,本手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T20:48:34Z)
• How to Make LLMs Strong Node Classifiers? [70.14063765424012]
  言語モデル(LM)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)やグラフトランスフォーマー(GT)など、ドメイン固有のモデルの優位性に挑戦している。 本稿では,ノード分類タスクにおける最先端(SOTA)GNNに匹敵する性能を実現するために,既製のLMを有効活用する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T08:27:54Z)
• Cross-Modal Learning for Chemistry Property Prediction: Large Language Models Meet Graph Machine Learning [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)の分析能力と大規模言語モデル(LLM)の言語生成・予測能力を利用する多モード融合(MMF)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,グラフ構造化データのモデリングにおけるGNNの有効性とLLMのゼロショットおよび少数ショット学習能力を組み合わせることにより,オーバーフィッティングのリスクを低減し,予測の改善を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T11:10:39Z)
• Rethinking Causal Relationships Learning in Graph Neural Networks [24.7962807148905]
  本稿では,GNNの因果学習能力を高めるために,軽量で適応可能なGNNモジュールを提案する。 提案モジュールの有効性を実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T08:54:32Z)
• Interpretable A-posteriori Error Indication for Graph Neural Network Surrogate Models [0.0]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の解釈可能性向上手法を提案する。 最終結果は、予測タスクに本質的に関連付けられたサブグラフに対応する物理空間内の領域を分離する解釈可能なGNNモデルである。 解釈可能なGNNは、推論中に予測される予測エラーの大部分に対応するグラフノードを特定するためにも使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T18:37:07Z)
• A Metadata-Driven Approach to Understand Graph Neural Networks [17.240017543449735]
  グラフデータ特性に対するGNNの感度を解析するための$textitmetadata-driven$アプローチを提案する。 よりバランスの取れた次数分布を持つデータセットは,ノード表現の線形分離性の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T04:25:02Z)
• Disentangled Representation Learning with Large Language Models for Text-Attributed Graphs [57.052160123387104]
  本稿では,TAGに対するLLMの推論と予測能力を向上させることができるDGTLモデルを提案する。 提案するDGTLモデルでは, グラフ構造情報をGNN層に組み込む。 実験により,提案したDGTLモデルにより,最先端のベースラインよりも優れた性能,あるいは同等の性能が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T14:00:04Z)

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。