論文の概要: Quantizing Text-attributed Graphs for Semantic-Structural Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19526v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 09:18:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:55.472965
• Title: Quantizing Text-attributed Graphs for Semantic-Structural Integration
• Title（参考訳）: 意味構造統合のためのテキスト属性グラフの量子化
• Authors: Jianyuan Bo, Hao Wu, Yuan Fang,
• Abstract要約: テキスト分散グラフ(TAG)は、様々な領域にわたる複雑な関係をモデル化するための強力な表現として登場した。 大規模言語モデル(LLM)の台頭に伴い、グラフ学習に彼らの能力を活用することへの関心が高まっている。 凍結したコードブックを用いて,グラフ構造情報を離散トークンに直接量子化する,新たな自己教師型フレームワークSTAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.721504414917793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-attributed graphs (TAGs) have emerged as a powerful representation for modeling complex relationships across diverse domains. With the rise of large language models (LLMs), there is growing interest in leveraging their capabilities for graph learning. However, current approaches face significant challenges in embedding structural information into LLM-compatible formats, requiring either computationally expensive alignment mechanisms or manual graph verbalization techniques that often lose critical structural details. Moreover, these methods typically require labeled data from source domains for effective transfer learning, significantly constraining their adaptability. We propose STAG, a novel self-supervised framework that directly quantizes graph structural information into discrete tokens using a frozen codebook. Unlike traditional quantization approaches, our method employs soft assignment and KL divergence guided quantization to address the unique challenges of graph data, which lacks natural tokenization structures. Our framework enables both LLM-based and traditional learning approaches, supporting true zero-shot transfer learning without requiring labeled data even in the source domain. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance across multiple node classification benchmarks while maintaining compatibility with different LLM architectures, offering an elegant solution to bridging graph learning with LLMs.
• Abstract（参考訳）: テキスト分散グラフ(TAG)は、様々な領域にわたる複雑な関係をモデル化するための強力な表現として登場した。 大規模言語モデル(LLM)の台頭に伴い、グラフ学習に彼らの能力を活用することへの関心が高まっている。 しかしながら、現在のアプローチでは、LLM互換フォーマットに構造情報を埋め込むという大きな課題に直面しており、計算に高価なアライメント機構か、しばしば重要な構造の詳細を失う手動グラフの言語化技術が必要である。 さらに、これらの手法は通常、効果的な転送学習のためにソースドメインからのラベル付きデータを必要とし、それらの適応性を著しく制限する。 凍結したコードブックを用いて,グラフ構造情報を離散トークンに直接量子化する,新たな自己教師型フレームワークSTAGを提案する。 従来の量子化手法とは異なり、本手法ではソフト代入とKL分散誘導量子化を用いて、自然なトークン化構造を持たないグラフデータの独特な課題に対処する。 我々のフレームワークは、LLMベースの学習と従来の学習の両方を可能にし、ソースドメインでもラベル付きデータを必要とせず、真のゼロショット転送学習をサポートする。 大規模な実験では、異なるLLMアーキテクチャとの互換性を維持しながら、複数のノード分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実証し、LLMでグラフ学習をブリッジするエレガントなソリューションを提供する。

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