論文の概要: NGTM: Substructure-based Neural Graph Topic Model for Interpretable Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13133v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 13:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.524985
• Title: NGTM: Substructure-based Neural Graph Topic Model for Interpretable Graph Generation
• Title（参考訳）: NGTM:部分構造に基づく解釈可能なグラフ生成のためのニューラルグラフトピックモデル
• Authors: Yuanxin Zhuang, Dazhong Shen, Ying Sun,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理におけるトピックモデリングに触発された新しい生成フレームワークであるニューラルグラフトピックモデル(NGTM)を提案する。 NGTMはグラフを潜在トピックの混合として表現し、それぞれ意味論的に意味のある部分構造上の分布を定義する。 実験により、NGTMは、粒度の細かい制御と解釈可能性を実現しつつ、競争力のある生成品質を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.430115182041077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph generation plays a pivotal role across numerous domains, including molecular design and knowledge graph construction. Although existing methods achieve considerable success in generating realistic graphs, their interpretability remains limited, often obscuring the rationale behind structural decisions. To address this challenge, we propose the Neural Graph Topic Model (NGTM), a novel generative framework inspired by topic modeling in natural language processing. NGTM represents graphs as mixtures of latent topics, each defining a distribution over semantically meaningful substructures, which facilitates explicit interpretability at both local and global scales. The generation process transparently integrates these topic distributions with a global structural variable, enabling clear semantic tracing of each generated graph. Experiments demonstrate that NGTM achieves competitive generation quality while uniquely enabling fine-grained control and interpretability, allowing users to tune structural features or induce biological properties through topic-level adjustments.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成は、分子設計や知識グラフ構築など、多くの領域において重要な役割を果たす。 既存の手法は現実的なグラフの生成においてかなりの成功を収めているが、その解釈性は限定的であり、しばしば構造的決定の背後にある理論的根拠を無視する。 この課題に対処するために、自然言語処理におけるトピックモデリングに触発された新しい生成フレームワークであるNGTM(Neural Graph Topic Model)を提案する。 NGTMはグラフを潜在トピックの混合として表現し、それぞれが意味論的に意味のある部分構造の分布を定義する。 生成プロセスは、これらのトピック分布をグローバルな構造変数と透過的に統合し、各生成されたグラフの明確なセマンティックトレースを可能にする。 実験により、NGTMは、微粒な制御と解釈性を一意に可能にし、ユーザーがトピックレベルの調整によって構造的特徴を調整したり、生物学的特性を誘導したりしながら、競争力のある生成品質を達成することが示された。

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