Each Graph is a New Language: Graph Learning with LLMs
作者: Huachi Zhou, Jiahe Du, Chuang Zhou, Chang Yang, Yilin Xiao, Yuxuan Xie, Xiao Huang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-01-20 (更新: 2025-05-26)
💡 一句话要点
提出GDL4LLM框架，将图结构转化为语言预训练LLM，提升节点分类性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图神经网络 大型语言模型 图表示学习 节点分类 预训练 图语言 知识图谱
📋 核心要点
- 现有方法在利用LLM建模图结构时，面临图描述冗长和文本属性信息不足的挑战，难以简洁且充分地表示图结构。
- GDL4LLM将图转化为图语言语料库，通过预训练使LLM学习图结构，并在微调阶段用少量tokens描述目标节点的结构信息。
- 实验结果表明，GDL4LLM在节点分类任务中优于现有方法，能够更有效地建模不同阶数的图结构。
📝 摘要（中文）
现有方法利用大型语言模型（LLM）对文本属性图结构进行节点分类，但存在描述高阶图结构冗长以及文本属性不足以包含充分图结构信息的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种新的框架——图定义语言用于大型语言模型（GDL4LLM）。该框架将图转化为图语言语料库，并通过在该语料库上预训练LLM，使LLM能够充分理解图结构。在微调阶段，该语料库可以用少量tokens简洁地描述目标节点的结构信息。通过将图视为一种新的语言，GDL4LLM使LLM能够充分且简洁地建模图结构，从而提升节点分类任务的性能。在三个真实世界数据集上的大量实验表明，GDL4LLM在利用LLM建模不同阶数的图结构方面，优于基于描述和基于文本属性嵌入的基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在利用大型语言模型（LLM）处理图结构数据时，主要面临两个问题。一是描述高阶图结构时，图描述变得非常冗长。二是仅仅依靠节点的文本属性不足以提供足够的图结构信息。因此，如何利用LLM简洁且充分地建模图结构是一个挑战。现有方法缺乏直接建模图结构的内置机制，难以处理高阶节点与目标节点之间的复杂长程依赖关系。
核心思路：GDL4LLM的核心思路是将图结构视为一种新的语言，并利用LLM在一种语言上预训练后可以迁移到另一种语言的特性。通过将图转换为一种专门设计的“图语言”，并使用该语言的语料库预训练LLM，使LLM能够学习和理解图的结构信息。这种方法避免了直接描述图结构带来的冗长问题，并允许LLM直接从图结构数据中学习。
技术框架：GDL4LLM框架主要包含以下几个阶段：1. 图语言构建：定义一种图语言，将图结构转换为该语言的语料库。这涉及到如何将节点、边以及节点之间的关系编码成语言中的token和句子。2. LLM预训练：使用构建的图语言语料库对LLM进行预训练，使其学习图结构的表示。3. 节点分类微调：在节点分类任务上对预训练的LLM进行微调。在微调阶段，使用图语言描述目标节点的结构信息，并将其输入到LLM中进行分类。
关键创新：GDL4LLM最重要的创新点在于将图结构视为一种新的语言，并利用LLM的语言建模能力来学习图结构。与现有方法相比，GDL4LLM避免了直接描述图结构的复杂性，而是通过预训练使LLM能够直接从图数据中学习。这种方法更简洁、更有效，并且能够更好地处理高阶图结构。
关键设计：关于图语言的设计，需要考虑如何有效地编码节点、边和节点之间的关系。例如，可以使用特殊的token来表示不同类型的节点和边，并使用句子来表示节点之间的路径。在预训练阶段，可以使用标准的语言建模目标，例如预测下一个token。在微调阶段，可以使用交叉熵损失函数来优化节点分类的性能。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和数据集。
📊 实验亮点
实验结果表明，GDL4LLM在三个真实世界数据集上显著优于现有的基于描述和基于文本属性嵌入的基线方法。具体来说，GDL4LLM能够更有效地建模不同阶数的图结构，从而在节点分类任务中取得更高的准确率。这些结果验证了GDL4LLM在利用LLM处理图结构数据方面的有效性。
🎯 应用场景
GDL4LLM具有广泛的应用前景，例如社交网络分析、知识图谱推理、生物信息学等领域。它可以用于识别社交网络中的关键人物、预测知识图谱中的缺失关系、以及分析生物分子之间的相互作用。通过将图结构转化为语言，GDL4LLM为LLM在图数据上的应用开辟了新的途径，有望推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Recent efforts leverage Large Language Models (LLMs) for modeling text-attributed graph structures in node classification tasks. These approaches describe graph structures for LLMs to understand or aggregate LLM-generated textual attribute embeddings through graph structure. However, these approaches face two main limitations in modeling graph structures with LLMs. (i) Graph descriptions become verbose in describing high-order graph structure. (ii) Textual attributes alone do not contain adequate graph structure information. It is challenging to model graph structure concisely and adequately with LLMs. LLMs lack built-in mechanisms to model graph structures directly. They also struggle with complex long-range dependencies between high-order nodes and target nodes. Inspired by the observation that LLMs pre-trained on one language can achieve exceptional performance on another with minimal additional training, we propose \textbf{G}raph-\textbf{D}efined \textbf{L}anguage for \textbf{L}arge \textbf{L}anguage \textbf{M}odel (GDL4LLM). This novel framework enables LLMs to transfer their powerful language understanding capabilities to graph-structured data. GDL4LLM translates graphs into a graph language corpus instead of graph descriptions and pre-trains LLMs on this corpus to adequately understand graph structures. During fine-tuning, this corpus describes the structural information of target nodes concisely with only a few tokens. By treating graphs as a new language, GDL4LLM enables LLMs to model graph structures adequately and concisely for node classification tasks. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that GDL4LLM outperforms description-based and textual attribute embeddings-based baselines by efficiently modeling different orders of graph structure with LLMs.