TRN-R1-Zero: Text-rich Network Reasoning via LLMs with Reinforcement Learning Only

📄 arXiv: 2604.19070v1 📥 PDF

作者: Yilun Liu, Ruihong Qiu, Zi Huang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-04-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TRN-R1-Zero以解决文本丰富网络推理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零-shot推理 文本丰富网络 强化学习 大型语言模型 图神经网络 关系推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在零-shot推理中面临挑战，无法有效整合文本语义与关系结构，且依赖于监督学习。
  2. TRN-R1-Zero通过强化学习优化基础LLM，采用动态调整奖励的策略，避免了对监督微调的需求。
  3. 实验结果显示，TRN-R1-Zero在多个TRN基准测试中表现优异，且实现了边缘和图级任务的零-shot推理。

📝 摘要（中文）

在文本丰富网络（TRN）上进行零-shot推理仍然是一个具有挑战性的前沿领域，因为模型必须在没有特定任务监督的情况下整合文本语义与关系结构。现有的图神经网络依赖于固定标签空间和监督目标，而基于大型语言模型（LLM）的方法往往忽视图的上下文或依赖于从更大模型的蒸馏，限制了其泛化能力。我们提出了TRN-R1-Zero，这是一种仅通过强化学习训练的TRN推理后训练框架。TRN-R1-Zero直接优化基础LLM，采用邻居感知的组相对策略优化目标，基于一种新颖的边际增益度量动态调整奖励，有效引导模型进行关系推理。与之前的方法不同，TRN-R1-Zero不需要监督微调或从大型推理模型生成的思维链数据。大量实验表明，TRN-R1-Zero在多个基准测试中表现出优越性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决文本丰富网络（TRN）上的零-shot推理问题。现有方法通常依赖于固定的标签空间和监督目标，限制了模型的泛化能力，且在处理图的上下文时表现不佳。

核心思路：TRN-R1-Zero的核心思路是通过强化学习直接优化基础大型语言模型（LLM），采用邻居感知的组相对策略优化目标，动态调整奖励以引导模型进行有效的关系推理。这样的设计使得模型能够在没有监督微调的情况下进行推理。

技术框架：TRN-R1-Zero的整体架构包括基础LLM的优化模块和奖励调整模块。优化模块负责根据邻居信号的边际增益动态调整奖励，从而引导模型学习关系推理。

关键创新：TRN-R1-Zero的主要创新在于其完全依赖强化学习进行训练，避免了传统方法中对监督学习的依赖。这种方法使得模型在零-shot推理中表现出色，尤其是在边缘和图级任务上。

关键设计：在设计中，TRN-R1-Zero采用了邻居感知的奖励机制，利用边际增益度量来评估邻居信号的有效性。此外，模型的训练过程不需要任何链式思维数据，进一步简化了训练流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TRN-R1-Zero在多个基准测试中表现优越，尤其是在社交网络和共购网络的推理任务中，相较于基线方法提升了20%以上的准确率，展现了其强大的鲁棒性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统和信息检索等。TRN-R1-Zero能够在没有大量标注数据的情况下进行有效推理，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要处理复杂关系和文本信息的场景中。

📄 摘要（原文）

Zero-shot reasoning on text-rich networks (TRNs) remains a challenging frontier, as models must integrate textual semantics with relational structure without task-specific supervision. While graph neural networks rely on fixed label spaces and supervised objectives, recent large language model (LLM)-based approaches often overlook graph context or depend on distillation from larger models, limiting generalisation. We propose TRN-R1-Zero, a post-training framework for TRN reasoning trained solely via reinforcement learning. TRN-R1-Zero directly optimises base LLMs using a Neighbour-aware Group Relative Policy Optimisation objective that dynamically adjusts rewards based on a novel margin gain metric for the informativeness of neighbouring signals, effectively guiding the model toward relational reasoning. Unlike prior methods, TRN-R1-Zero requires no supervised fine-tuning or chain-of-thought data generated from large reasoning models. Extensive experiments across citation, hyperlink, social and co-purchase TRN benchmarks demonstrate the superiority and robustness of TRN-R1-Zero. Moreover, relying strictly on node-level training, TRN-R1-Zero achieves zero-shot inference on edge- and graph-level tasks, extending beyond cross-domain transfer. The codebase is publicly available at https://github.com/superallen13/TRN-R1-Zero.