Beyond Graphs: Can Large Language Models Comprehend Hypergraphs?

📄 arXiv: 2410.10083v2 📥 PDF

作者: Yifan Feng, Chengwu Yang, Xingliang Hou, Shaoyi Du, Shihui Ying, Zongze Wu, Yue Gao

分类: cs.AI

发布日期: 2024-10-14 (更新: 2024-10-16)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LLM4Hypergraph基准，评估并提升大语言模型对超图的理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 超图 基准测试 高阶推理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有图神经网络基准侧重于成对关系，忽略了真实世界数据中的高阶相关性，超图能更好地建模这些关系，但在LLM领域研究不足。
  2. 论文提出LLM4Hypergraph基准，包含多种超图任务，并设计了专门的提示框架和Hyper-BAG、Hyper-COT等技术，以提升LLM对超图的理解。
  3. 实验结果表明，该基准能有效评估LLM在超图上的推理能力，所提出的技术能显著提升LLM在结构分类任务上的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了LLM4Hypergraph，这是一个全面的基准测试，包含21,500个问题，涵盖八个低阶任务、五个高阶任务和两个同构任务。这些任务利用合成的和真实世界的超图，后者来自引文网络和蛋白质结构。该基准旨在评估大语言模型（LLMs）在超图上的推理能力，超图能够建模超越成对关系的高阶相关性。研究评估了六个主流LLM，包括GPT-4o，结果表明该基准能够有效识别模型的优势和劣势。此外，作者还提出了一个专门的提示框架，包含七种超图语言，并引入了两种新技术Hyper-BAG和Hyper-COT，以增强高阶推理，并在结构分类任务上平均提升4%（最高9%）的性能。这项工作为将超图计算能力集成到LLM中奠定了基础，从而提升其理解能力。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在图结构上的研究主要集中在节点之间的成对关系上，忽略了真实世界数据中普遍存在的高阶关系。超图作为一种能够表示多个节点之间复杂关系的数据结构，在LLM领域的研究还很有限。因此，如何评估和提升LLM对超图的理解和推理能力是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个全面的超图基准测试集LLM4Hypergraph，并设计相应的提示框架和推理技术，以系统地评估和提升LLM在超图上的表现。通过多样化的任务和数据，以及专门设计的提示策略，可以更全面地了解LLM在处理高阶关系时的能力。

技术框架：LLM4Hypergraph基准测试集包含三类任务：低阶任务、高阶任务和同构任务。低阶任务侧重于基本的超图属性推理，高阶任务涉及更复杂的结构关系，同构任务则考察模型对超图结构相似性的判断能力。为了更好地利用LLM，作者设计了一个包含七种超图语言的提示框架，用于将超图信息输入LLM。此外，还提出了两种新技术：Hyper-BAG和Hyper-COT，分别用于增强高阶推理能力。

关键创新：本文的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了首个全面的超图基准测试集LLM4Hypergraph，填补了LLM在超图推理能力评估方面的空白。2) 设计了专门的提示框架，包含多种超图语言，使得LLM能够更好地理解超图结构。3) 提出了Hyper-BAG和Hyper-COT两种新技术，有效提升了LLM在高阶超图推理任务上的性能。

关键设计：Hyper-BAG (Hypergraph Bag-of-Words) 是一种将超图结构信息转化为词袋表示的方法，用于增强LLM对超图全局结构的理解。Hyper-COT (Hypergraph Chain-of-Thought) 是一种基于思维链的推理方法，通过逐步推理的方式，引导LLM进行高阶超图推理。具体实现细节包括超图语言的选择、提示模板的设计、以及Hyper-BAG和Hyper-COT的具体实现方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM4Hypergraph基准能够有效评估LLM在超图上的推理能力，不同LLM在不同任务上的表现差异明显。通过引入Hyper-BAG和Hyper-COT技术，LLM在结构分类任务上的性能平均提升4%，最高提升9%。GPT-4o在部分任务上表现出色，但在高阶推理任务上仍有提升空间，表明该基准能够有效识别模型的优势和劣势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱推理、生物信息学、社交网络分析等领域。例如，在知识图谱中，超图可以表示实体之间复杂的关系，LLM可以利用这些关系进行知识推理和问答。在生物信息学中，超图可以表示蛋白质之间的相互作用，LLM可以用于预测蛋白质的功能和结构。该研究为LLM在处理复杂关系数据方面提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Existing benchmarks like NLGraph and GraphQA evaluate LLMs on graphs by focusing mainly on pairwise relationships, overlooking the high-order correlations found in real-world data. Hypergraphs, which can model complex beyond-pairwise relationships, offer a more robust framework but are still underexplored in the context of LLMs. To address this gap, we introduce LLM4Hypergraph, the first comprehensive benchmark comprising 21,500 problems across eight low-order, five high-order, and two isomorphism tasks, utilizing both synthetic and real-world hypergraphs from citation networks and protein structures. We evaluate six prominent LLMs, including GPT-4o, demonstrating our benchmark's effectiveness in identifying model strengths and weaknesses. Our specialized prompting framework incorporates seven hypergraph languages and introduces two novel techniques, Hyper-BAG and Hyper-COT, which enhance high-order reasoning and achieve an average 4% (up to 9%) performance improvement on structure classification tasks. This work establishes a foundational testbed for integrating hypergraph computational capabilities into LLMs, advancing their comprehension. The source codes are at https://github.com/iMoonLab/LLM4Hypergraph.