HyperG: Hypergraph-Enhanced LLMs for Structured Knowledge

📄 arXiv: 2502.18125v1 📥 PDF

作者: Sirui Huang, Hanqian Li, Yanggan Gu, Xuming Hu, Qing Li, Guandong Xu

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2025-02-25

💡 一句话要点

HyperG：一种超图增强的LLM框架，用于处理结构化知识

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

关键词: 大型语言模型 结构化知识 超图学习 数据增强 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以充分捕捉结构化数据的结构关系，并且在处理稀疏数据时表现不佳，限制了LLM在相关任务中的应用。
  2. HyperG通过超图结构建模结构化数据中的复杂关系，并利用LLM进行数据增强，从而提升模型对结构化知识的理解能力。
  3. 实验结果表明，HyperG在需要结构化知识的下游任务上表现出色，验证了其有效性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

鉴于大量领域知识以结构化格式存储（例如通过HTML组织的Web数据），大型语言模型（LLM）需要充分理解这些结构化信息，以扩展其在各种实际下游任务中的应用。目前将LLM应用于结构化数据的方法主要分为两类：基于序列化的方法和基于操作的方法。这两种方法，无论是依赖序列化还是使用类似SQL的操作作为中介，都难以充分捕捉结构关系并有效处理稀疏数据。为了解决结构化数据的这些独特特征，我们提出HyperG，一种基于超图的生成框架，旨在增强LLM处理结构化知识的能力。具体来说，HyperG首先利用LLM的生成能力，用上下文信息增强稀疏数据，并结合提示注意力超图学习（PHL）网络来编码增强的信息和数据中复杂的结构关系。为了验证HyperG的有效性和泛化性，我们在需要结构化知识的两个不同下游任务上进行了广泛的实验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在处理结构化数据时，难以有效捕捉结构关系和处理稀疏数据的问题。现有方法，如基于序列化和基于操作的方法，都无法充分利用结构化数据中蕴含的丰富信息，导致LLM在相关任务中的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用超图来建模结构化数据中的复杂关系，并结合LLM的生成能力进行数据增强，从而提升LLM对结构化知识的理解和利用能力。超图能够表示多对多的关系，更适合捕捉结构化数据中实体之间的复杂关联。

技术框架：HyperG框架主要包含两个阶段：数据增强阶段和超图学习阶段。在数据增强阶段，利用LLM生成上下文信息，增强原始数据的表示。在超图学习阶段，构建提示注意力超图学习（PHL）网络，编码增强后的数据和结构关系。PHL网络利用注意力机制，根据不同的提示信息，动态地调整超图中不同边的权重。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于超图的结构化知识表示方法，并结合LLM进行数据增强。与传统的图结构相比，超图能够更好地建模结构化数据中的复杂关系。同时，提示注意力机制能够根据不同的任务，动态地调整超图中不同边的权重，从而提升模型的泛化能力。

关键设计：PHL网络是HyperG框架的核心组成部分。该网络包含多个超图卷积层，用于学习超图中节点的表示。注意力机制用于根据不同的提示信息，动态地调整超图中不同边的权重。损失函数的设计旨在最大化模型对结构化知识的理解和利用能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在两个不同的下游任务上进行了实验，验证了HyperG的有效性和泛化性。实验结果表明，HyperG在这些任务上显著优于现有的方法，证明了其在处理结构化知识方面的优势。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

HyperG框架具有广泛的应用前景，例如可以应用于智能问答、知识图谱构建、信息抽取等领域。通过增强LLM对结构化知识的理解能力，HyperG可以提升这些应用在实际场景中的性能和效果。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的结构化数据，例如表格数据、XML数据等，从而更好地服务于各行各业。

📄 摘要（原文）

Given that substantial amounts of domain-specific knowledge are stored in structured formats, such as web data organized through HTML, Large Language Models (LLMs) are expected to fully comprehend this structured information to broaden their applications in various real-world downstream tasks. Current approaches for applying LLMs to structured data fall into two main categories: serialization-based and operation-based methods. Both approaches, whether relying on serialization or using SQL-like operations as an intermediary, encounter difficulties in fully capturing structural relationships and effectively handling sparse data. To address these unique characteristics of structured data, we propose HyperG, a hypergraph-based generation framework aimed at enhancing LLMs' ability to process structured knowledge. Specifically, HyperG first augment sparse data with contextual information, leveraging the generative power of LLMs, and incorporate a prompt-attentive hypergraph learning (PHL) network to encode both the augmented information and the intricate structural relationships within the data. To validate the effectiveness and generalization of HyperG, we conduct extensive experiments across two different downstream tasks requiring structured knowledge.