Multi-View Empowered Structural Graph Wordification for Language Models

📄 arXiv: 2406.15504v3 📥 PDF

作者: Zipeng Liu, Likang Wu, Ming He, Zhong Guan, Hongke Zhao, Nan Feng

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-06-19 (更新: 2024-12-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Dr.E框架，实现图结构数据与大语言模型的token级对齐。

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

关键词: 图神经网络 大语言模型 模态对齐 向量量化 变分自编码器 多视角学习 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有方法在将图结构数据融入大语言模型时，面临结构信息丢失或提示语义不可解释的挑战。
  2. Dr.E框架通过双残差向量量化变分自编码器，实现图结构数据与LLM的token级对齐，保留结构信息。
  3. 实验表明，Dr.E在标准图任务上表现出竞争优势，并具备视觉可解释性、效率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种端到端的模态对齐框架Dr.E，即双残差向量量化变分自编码器，旨在弥合图结构数据与大语言模型（LLM）之间的鸿沟。现有方法要么使用原始文本描述图，损失了图的结构信息，要么将图神经网络（GNN）的嵌入输入LLM，牺牲了可解释的提示语义。Dr.E框架通过促进与LLM的token级对齐，能够有效地将图的内在“语言”翻译成可理解的自然语言。此外，通过整合中心节点基于不同距离周围节点的多个视图，增强了LLM对图的更鲁棒的结构理解。在标准图任务上的实验评估表明，该方法具有与最先进方法相媲美的性能。该框架还保证了一定的视觉可解释性、效率和鲁棒性，标志着在实现LLM和GNN之间token级对齐方面取得了有希望的成功。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将图结构数据与大语言模型结合时存在局限性。直接使用文本描述图会丢失重要的结构信息，而将图神经网络的嵌入向量输入LLM则缺乏可解释性，难以理解模型决策过程。因此，需要一种方法能够既保留图的结构信息，又能与LLM进行有效且可解释的交互。

核心思路：Dr.E框架的核心思路是将图的结构信息转化为LLM可以理解的token序列，实现token级别的对齐。通过学习图的“语言”，并将其翻译成自然语言，使得LLM能够更好地理解图的结构和语义。同时，利用多视角信息增强LLM对图结构的鲁棒性理解。

技术框架：Dr.E框架包含以下主要模块：首先，使用图神经网络提取节点特征；然后，利用双残差向量量化变分自编码器（Dual-Residual Vector Quantized-Variational AutoEncoder）将节点特征编码为离散的token序列，该模块是核心；接着，将token序列作为LLM的输入，进行下游任务；最后，通过端到端的方式训练整个框架，优化图结构数据与LLM之间的对齐。

关键创新：Dr.E框架的关键创新在于双残差向量量化变分自编码器的设计。该模块能够有效地将连续的图嵌入向量转化为离散的token序列，从而实现与LLM的token级对齐。此外，多视角信息的引入增强了LLM对图结构的理解能力。与现有方法相比，Dr.E在保留图结构信息和提供可解释的提示语义方面具有优势。

关键设计：Dr.E的关键设计包括：双残差结构用于提高自编码器的重建能力；向量量化用于将连续向量转化为离散token；变分自编码器用于学习图数据的潜在表示；多视角信息融合策略，通过考虑不同距离的邻居节点来增强中心节点的表示。损失函数包括重建损失、量化损失和KL散度损失，用于优化自编码器的性能和token序列的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Dr.E框架在标准图任务上取得了与最先进方法相媲美的性能。具体而言，在节点分类、图分类等任务上，Dr.E的性能优于或接近现有方法，同时具备更好的可解释性和鲁棒性。此外，实验还验证了多视角信息融合策略的有效性，证明了其能够提升LLM对图结构的理解能力。

🎯 应用场景

Dr.E框架具有广泛的应用前景，例如知识图谱问答、药物发现、社交网络分析等。通过将图结构数据与大语言模型相结合，可以提升这些领域任务的性能和可解释性。未来，该框架可以应用于更复杂的图结构数据，例如蛋白质相互作用网络、交通网络等，为相关领域的研究和应用提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Significant efforts have been dedicated to integrating the powerful Large Language Models (LLMs) with diverse modalities, particularly focusing on the fusion of language, vision and audio data. However, the graph-structured data, which is inherently rich in structural and domain-specific knowledge, has not yet been gracefully adapted to LLMs. Existing methods either describe the graph with raw text, suffering the loss of graph structural information, or feed Graph Neural Network (GNN) embeddings into LLMs at the cost of losing explainable prompt semantics. To bridge this gap, we introduce an end-to-end modality-aligning framework for LLM-graph alignment: Dual-Residual Vector Quantized-Variational AutoEncoder, namely Dr.E. Our approach is purposefully designed to facilitate token-level alignment with LLMs, enabling an effective translation of the intrinsic `language' of graphs into comprehensible natural language. We also manage to enhance LLMs' more robust structural understanding of graphs by incorporating multiple views of the central nodes based on their surrounding nodes at various distances. Our experimental evaluations on standard graph tasks demonstrate competitive performance against other state-of-the-art (SOTA) approaches. Additionally, our framework ensures certain visual interpretability, efficiency, and robustness, marking the promising successful endeavor to achieve token-level alignment between LLMs and GNNs. Our code is available at: https://github.com/Timothy914/Dr.E.