論文の概要: Who Should Teach? Confidence-Aware Dual-Teacher Learning for Few-Shot Node Classification on Text-Attributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22127v2
• Date: Fri, 28 Aug 2026 20:32:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 13:34:07.457171
• Title: Who Should Teach? Confidence-Aware Dual-Teacher Learning for Few-Shot Node Classification on Text-Attributed Graphs
• Title（参考訳）: 誰に教えるべきか? テキスト分散グラフを用いたFew-Shotノード分類のための信頼度に配慮したデュアル教師学習
• Authors: Hojin Kim, Sujin Yoon, Sungsu Lim, Dongwon Lee, David Yoon Suk Kang,
• Abstract要約: Text-Attributed Graphs (TAG) はグラフ構造とノード関連テキスト属性を統合する。 既存のアプローチでは、通常、大言語モデル(LLM)を使用して、数ショット設定でTAG学習を改善する。 信頼性を意識した2元学習フレームワークであるCoTeachを提案し、各ノードに対してより信頼性の高い教師を動的に選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.756142614281852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-Attributed Graphs (TAGs) integrate graph structures and node-associated textual attributes, and recent studies have increasingly leveraged Large Language Models (LLMs) to improve TAG learning in few-shot settings. However, existing approaches typically utilize LLM-derived information uniformly across all nodes, despite substantial variations in its reliability, while also incurring considerable monetary costs. We argue that the most appropriate source of supervision may differ across nodes, as Graph Neural Networks (GNNs) and LLMs exhibit complementary strengths in exploiting structural and semantic information, respectively. To this end, we propose CoTeach, a Confidence-aware dual-teacher learning framework that dynamically selects the more reliable teacher for each node. Experimental results demonstrate that CoTeach consistently improves few-shot node classification performance while reducing unnecessary LLM utilization and associated monetary costs.
• Abstract（参考訳）: テキスト分散グラフ(TAG)はグラフ構造とノード関連テキスト属性を統合しており、最近の研究では大規模言語モデル(LLM)を活用して、数ショット設定でのTAG学習を改善している。 しかし、既存のアプローチでは、信頼性がかなり異なるにもかかわらず、LLMから得られる情報を全ノードで均一に利用するのが一般的である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とLLMは、それぞれ構造情報と意味情報を利用する際の相補的な強みを示すため、最も適切な監視源はノードによって異なる可能性があると我々は主張する。 この目的のために,信頼性に配慮した2元学習フレームワークであるCoTeachを提案し,各ノードに対してより信頼性の高い教師を動的に選択する。 実験結果から,CoTeachは不要なLLM利用率と関連する金銭的コストを低減しつつ,少数ショットノード分類性能を一貫して改善することを示した。

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