Graph Linearization Methods for Reasoning on Graphs with Large Language Models

📄 arXiv: 2410.19494v3 📥 PDF

作者: Christos Xypolopoulos, Guokan Shang, Xiao Fei, Giannis Nikolentzos, Hadi Abdine, Iakovos Evdaimon, Michail Chatzianastasis, Giorgos Stamou, Michalis Vazirgiannis

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2025-06-25)

💡 一句话要点

提出基于图线性化的方法，利用大语言模型进行图推理。

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

关键词: 图线性化 大型语言模型 图推理 图中心性 图简并性

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用大型语言模型进行图推理，主要挑战在于如何将图结构信息转换为LLM可处理的线性序列。
  2. 论文提出基于图中心性和简并性的图线性化方法，并结合节点重标记技术，使线性化后的图结构更符合自然语言的特性。
  3. 实验结果表明，该方法优于随机线性化基线，为LLM在图推理任务中的应用提供了新的图表示方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已经发展到可以处理文本之外的多种模态，例如图像和音频。这促使我们探索如何有效地利用它们进行图推理任务。因此，关键问题是如何将图转换为token的线性序列，我们称之为“图线性化”，以便LLM可以自然地处理图。我们认为，图应该以有意义的方式线性化，以反映自然语言文本的某些属性，例如局部依赖性和全局对齐，以便在数万亿文本token上训练的当代LLM更好地理解图。为了实现这一目标，我们开发了几种基于图中心性和简并性的图线性化方法。这些方法通过节点重标记技术得到进一步增强。实验结果表明，与随机线性化基线相比，我们的方法是有效的。我们的工作引入了适用于LLM的新型图表示，有助于将图机器学习与使用统一Transformer模型进行多模态处理的趋势相结合。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLMs）进行图推理的问题。现有方法难以直接将图结构输入LLMs，因为LLMs主要处理线性序列数据。随机线性化图结构会导致信息丢失，无法充分利用LLMs的强大能力。

核心思路：论文的核心思路是将图结构转换为LLMs可以理解的线性序列，即“图线性化”。通过设计合理的线性化策略，保留图的关键信息，例如节点之间的依赖关系和全局结构，使LLMs能够更好地理解和推理图数据。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 图线性化：使用基于图中心性和简并性的方法将图转换为线性序列。2) 节点重标记：对节点进行重新标记，以进一步增强线性化序列的表达能力。3) LLM推理：将线性化后的图序列输入LLM进行推理任务。

关键创新：该方法的核心创新在于提出了基于图中心性和简并性的图线性化策略。这些策略能够有效地保留图的结构信息，并将其转换为LLMs可以处理的线性序列。此外，节点重标记技术进一步增强了线性化序列的表达能力。与随机线性化方法相比，该方法能够更好地利用LLMs的强大能力。

关键设计：图线性化方法包括基于图中心性的线性化（例如，按度中心性排序）和基于图简并性的线性化（例如，k-core分解）。节点重标记技术可以根据节点在图中的角色或属性进行重新编号。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和具体的图推理任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于图中心性和简并性的图线性化方法优于随机线性化基线。具体的性能提升幅度取决于所使用的图数据集和LLM模型。该研究验证了所提出的图线性化方法的有效性，为LLM在图推理任务中的应用提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱推理、社交网络分析、生物信息学等领域。通过将图数据转换为LLM可处理的格式，可以利用LLM的强大推理能力解决各种图相关的实际问题，例如药物发现、社交关系预测等。未来，该方法有望促进图机器学习与自然语言处理的深度融合。

📄 摘要（原文）

Large language models have evolved to process multiple modalities beyond text, such as images and audio, which motivates us to explore how to effectively leverage them for graph reasoning tasks. The key question, therefore, is how to transform graphs into linear sequences of tokens, a process we term "graph linearization", so that LLMs can handle graphs naturally. We consider that graphs should be linearized meaningfully to reflect certain properties of natural language text, such as local dependency and global alignment, in order to ease contemporary LLMs, trained on trillions of textual tokens, better understand graphs. To achieve this, we developed several graph linearization methods based on graph centrality and degeneracy. These methods are further enhanced using node relabeling techniques. The experimental results demonstrate the effectiveness of our methods compared to the random linearization baseline. Our work introduces novel graph representations suitable for LLMs, contributing to the potential integration of graph machine learning with the trend of multimodal processing using a unified transformer model.