論文の概要: LLM Features Can Hurt GNNs: Concatenation Interference on Homophilous Graph Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17579v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 06:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.311163
• Title: LLM Features Can Hurt GNNs: Concatenation Interference on Homophilous Graph Benchmarks
• Title（参考訳）: LLM機能でGNNをハントできる: ホモフレンドリーグラフベンチマークの結合干渉
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)にLLM生成ノード機能を追加することで、標準ベンチマークの精度が向上することが広く報告されている。 LLMの特徴が純粋に入力結合によって導入された場合、エンド・ツー・エンドのパイプラインが成功するホモフレンドリーなベンチマークにおいて、その精度を体系的に低下させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.283803346813047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adding LLM-generated node features to graph neural networks (GNNs) is widely reported to improve accuracy on standard benchmarks. We document a contrasting observation: when LLM features are introduced through pure input concatenation (rather than joint training, distillation, or prompt-conditioning), they can systematically degrade accuracy on the same homophilous benchmarks where end-to-end LLM pipelines succeed. With an MLP backbone on the Planetoid public split and bag-of-words original features, concatenating SBERT-encoded GPT-4o-mini TAPE features reduces PubMed test accuracy by -17.0 +/- 0.3 pp and Cora by -4.3 +/- 0.6 pp (CiteSeer -0.6 +/- 0.8 pp, within seed noise). The drop attenuates as we relax each condition (GCN / GCNII / GAT backbones, random splits, smaller encoders) and reverses on medium-homophily WikiCS (+4.4 pp) and ogbn-arxiv (+11.7 pp). To predict when concatenation helps versus hurts, we report a simple measure of LLM-alone discriminability, Delta_sig. Across 9 datasets Delta_sig correlates with the concatenation cost more strongly than homophily at point estimate (r^2 = 0.38 vs. 0.06; N=9, bootstrap CIs overlap). The bootstrap-best change-point is tau = 13.8 pp, and the rule "Delta_sig <= tau predicts non-positive concat cost" classifies 7/9 datasets correctly; since 60% of bootstrap samples place tau in [5, 30] pp, we treat Delta_sig as an interpretive lens rather than a precision filter. A dimension-controlled ablation on PubMed places the LLM-feature drop between same-source PCA (-2.3 pp) and same-dim Gaussian noise (-37.3 pp), ruling out dimensionality and weight-decay artifacts. Nine PubMed configurations fit a power law |Delta_concat| proportional to (sqrt(d_l/n))^1.31 with r^2 = 0.97; the low-Delta_sig, small-n corner is exactly where the headline -17 pp PubMed deficit appears.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)にLLM生成ノード機能を追加することで、標準ベンチマークの精度が向上することが広く報告されている。 我々は,LLM特徴が純粋な入力結合によって導入される場合(ジョイントトレーニング,蒸留,即時条件ではなく),エンド・ツー・エンドのLLMパイプラインが成功する同好性ベンチマーク上で,系統的に精度を低下させることができる。 SBERTで符号化されたGPT-4o-mini TAPE機能を組み合わせることで、PlanetoidのパブリックスプリットのMLPバックボーンとババ・オブ・ワードのオリジナル機能により、PubMedテストの精度は-17.0 +/- 0.3 pp、Colaは-4.3 +/- 0.6 pp(CiteSeer -0.6 +/- 0.8 pp、シードノイズ内)に低下する。 ドロップは各条件(GCN/GCNII/GATバックボーン、ランダムスプリット、エンコーダ)を緩和し、中間ホモフィリーWikiCS(+4.4 pp)とogbn-arxiv(+11.7 pp)を反転させる。 結束と傷の関連性を予測するため, LLM-alone 識別性 Delta_sig を簡易に測定した。 9つのデータセットにわたるDelta_sigは、点推定におけるホモフィリーよりも強い結合コスト(r^2 = 0.38 vs. 0.06; N=9, ブートストラップCIの重なり)と相関する。 Delta_sig <= tau predicts non- positive concat cost" は7/9データセットを正しく分類するが、ブートストラップサンプルの60%は[5, 30] pp に tau を配置するため、Delta_sig を精度フィルタではなく解釈レンズとして扱う。 PubMed上の次元制御アブレーションは、同一ソースPCA (-2.3 pp) と同一ディムガウスノイズ (-37.3 pp) の間のLCM-Feature drop を配置し、次元と重みが減るアーティファクトを除外する。 9つのPubMed構成は、r^2 = 0.97 の (sqrt(d_l/n))^1.31 に比例するパワー則 |Delta_concat| に適合する。

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