Unleashing the Potential of Text-attributed Graphs: Automatic Relation Decomposition via Large Language Models

📄 arXiv: 2405.18581v1 📥 PDF

作者: Hyunjin Seo, Taewon Kim, June Yong Yang, Eunho Yang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-05-28

💡 一句话要点

提出RoSE框架，利用大语言模型自动分解文本属性图中的混合语义关系，提升图神经网络性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本属性图 图神经网络 关系分解 大语言模型 节点分类

📋 核心要点

  1. 现有文本属性图方法忽略了边中混合语义关系，限制了图神经网络的性能。
  2. RoSE框架利用大语言模型自动分解边关系，无需人工标注，降低了领域知识依赖。
  3. 实验表明，RoSE框架显著提升了节点分类性能，验证了关系分解的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RoSE（Relation-oriented Semantic Edge-decomposition）的新框架，旨在利用大语言模型（LLM）的能力，通过分析原始文本属性来分解图结构，实现全自动的关系分解。研究发现，文本属性图（TAG）上的传统边通常包含混合语义，这会阻碍图神经网络（GNN）在下游任务中的表示学习。RoSE框架包含两个阶段：首先，利用基于LLM的生成器和判别器识别有意义的关系；然后，通过基于LLM的分解器分析连接节点的文本内容，将每条边分类到相应的关系中。大量实验表明，RoSE框架能够显著提高各种数据集上的节点分类性能，在Wisconsin数据集上提升高达16%。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本属性图（TAG）方法将边视为单一关系（例如，超链接），忽略了边中可能包含的混合语义（例如，“由...指导”和“参与...”）。这种简化阻碍了图神经网络（GNN）的学习，导致下游任务性能下降。人工标注边关系需要大量时间和领域专业知识，成本高昂。

核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，自动地从与节点相关的文本属性中推断出边的潜在语义关系，并将原始的单一关系边分解为多个更具语义信息的边。这样可以使GNN更好地捕捉节点之间的复杂关系，从而提升表示学习能力。

技术框架：RoSE框架包含两个主要阶段：1) 关系识别：使用基于LLM的生成器和判别器来识别图中潜在的有意义的关系。生成器负责生成候选关系，判别器评估这些关系的合理性和重要性。2) 关系分解：使用基于LLM的分解器，分析连接节点的文本内容，并将每条边分类到相应的关系中。分解器根据文本信息判断该边属于哪个或哪些已识别的关系。

关键创新：RoSE的关键创新在于利用LLM实现了文本属性图边关系的自动分解。与传统方法相比，RoSE无需人工标注，能够自动发现和利用图中隐藏的语义关系。这种方法可以有效地解决传统方法中边关系语义信息不足的问题，提升GNN的表示学习能力。

关键设计：在关系识别阶段，生成器可以使用预训练的语言模型（例如，GPT-3）生成候选关系，判别器可以使用另一个预训练语言模型（例如，BERT）对候选关系进行评分。在关系分解阶段，分解器可以使用文本分类模型，根据连接节点的文本内容将边分类到不同的关系中。损失函数可以采用交叉熵损失，优化目标是最大化分类的准确率。具体参数设置需要根据数据集和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoSE框架在多个数据集上显著提升了节点分类性能。例如，在Wisconsin数据集上，RoSE框架的性能提升高达16%。与其他基线方法相比，RoSE框架能够更好地捕捉节点之间的复杂关系，从而获得更好的表示学习效果。这些实验结果充分验证了RoSE框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

RoSE框架可应用于各种需要利用文本属性图进行分析的场景，例如知识图谱补全、社交网络分析、论文引用网络分析等。通过自动分解边关系，RoSE可以提升图神经网络在这些任务中的性能，从而更好地理解和利用图数据。该研究具有重要的实际价值，可以帮助研究人员和工程师更有效地处理和分析复杂的图数据。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in text-attributed graphs (TAGs) have significantly improved the quality of node features by using the textual modeling capabilities of language models. Despite this success, utilizing text attributes to enhance the predefined graph structure remains largely unexplored. Our extensive analysis reveals that conventional edges on TAGs, treated as a single relation (e.g., hyperlinks) in previous literature, actually encompass mixed semantics (e.g., "advised by" and "participates in"). This simplification hinders the representation learning process of Graph Neural Networks (GNNs) on downstream tasks, even when integrated with advanced node features. In contrast, we discover that decomposing these edges into distinct semantic relations significantly enhances the performance of GNNs. Despite this, manually identifying and labeling of edges to corresponding semantic relations is labor-intensive, often requiring domain expertise. To this end, we introduce RoSE (Relation-oriented Semantic Edge-decomposition), a novel framework that leverages the capability of Large Language Models (LLMs) to decompose the graph structure by analyzing raw text attributes - in a fully automated manner. RoSE operates in two stages: (1) identifying meaningful relations using an LLM-based generator and discriminator, and (2) categorizing each edge into corresponding relations by analyzing textual contents associated with connected nodes via an LLM-based decomposer. Extensive experiments demonstrate that our model-agnostic framework significantly enhances node classification performance across various datasets, with improvements of up to 16% on the Wisconsin dataset.