概述

本文的研究背景是圖上學(xué)習(xí)，特別是在節(jié)點(diǎn)分類(lèi)任務(wù)中。圖上學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界中有廣泛應(yīng)用，然而現(xiàn)有的方法在處理圖數(shù)據(jù)中的文本節(jié)點(diǎn)屬性時(shí)存在一些限制。 過(guò)去的方法主要依賴淺層文本嵌入作為節(jié)點(diǎn)的初始表示，這在通用知識(shí)和深度語(yǔ)義理解方面存在限制。本文提出利用大型語(yǔ)言模型（LLMs）在圖機(jī)器學(xué)習(xí)中的潛力，探索兩種可能的方法：LLMs作為增強(qiáng)器和LLMs作為預(yù)測(cè)器。本文的方法有很好的動(dòng)機(jī)。 本文提出了兩個(gè)可能的方法：LLMs作為增強(qiáng)器和LLMs作為預(yù)測(cè)器。前者利用LLMs來(lái)增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)的文本屬性，并通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）生成預(yù)測(cè)；后者嘗試直接使用LLMs作為獨(dú)立的預(yù)測(cè)器。 本文在不同的設(shè)置下對(duì)這兩個(gè)方法進(jìn)行了全面系統(tǒng)的研究。通過(guò)綜合實(shí)證結(jié)果，我們對(duì)LLMs在圖機(jī)器學(xué)習(xí)中的潛力進(jìn)行了深入觀察，并發(fā)現(xiàn)了新的見(jiàn)解，為利用LLMs進(jìn)行圖上學(xué)習(xí)提供了新的可能性和有希望的方向。

重要問(wèn)題探討

1. 探索大型語(yǔ)言模型在圖學(xué)習(xí)中的潛力，是否可以解決經(jīng)典圖數(shù)據(jù)處理方法中的局限性和缺陷？

通過(guò)預(yù)訓(xùn)練在大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)上獲得的知識(shí)，大型語(yǔ)言模型（LLMs）具備了上下文感知的知識(shí)和出色的語(yǔ)義理解能力。相比于經(jīng)典的圖數(shù)據(jù)處理方法中使用的非上下文的淺層文本嵌入，LLMs可以彌補(bǔ)這些方法的不足之處。而且，最近的研究還表明，LLMs在隱式圖結(jié)構(gòu)任務(wù)（如推薦、排名和多跳推理）上也取得了初步的成功。因此，使用LLMs處理圖學(xué)習(xí)任務(wù)可以帶來(lái)更好的結(jié)果。

2. 如何有效地在圖學(xué)習(xí)任務(wù)中同時(shí)捕捉文本屬性和圖結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性？

在處理文本屬性的同時(shí)，保留和利用圖結(jié)構(gòu)信息對(duì)于有效地學(xué)習(xí)圖學(xué)習(xí)任務(wù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）通常采用消息傳遞的方式來(lái)捕捉圖結(jié)構(gòu)，而淺層文本嵌入（如詞袋模型和Word2Vec）則常用于編碼文本信息。然而，這些淺層文本嵌入存在一些局限性，如無(wú)法捕捉多義詞和語(yǔ)義信息的不足，可能導(dǎo)致下游任務(wù)的不理想效果。因此，如何在GNNs中有效地融合文本屬性和圖結(jié)構(gòu)信息是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

3. 在處理文本屬性時(shí)，大型語(yǔ)言模型相較于非上下文的淺層文本嵌入有何優(yōu)勢(shì)？

大型語(yǔ)言模型（LLMs）通過(guò)預(yù)訓(xùn)練在大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)上學(xué)習(xí)到了大量的上下文感知知識(shí)，具有更好的語(yǔ)義理解能力。相比之下，非上下文的淺層文本嵌入無(wú)法捕捉多義詞和更豐富的語(yǔ)義信息。因此，LLMs在處理文本屬性時(shí)能夠提供更準(zhǔn)確、更豐富的語(yǔ)義表示，有助于提升下游任務(wù)的性能。

4. 大型語(yǔ)言模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練獲得的知識(shí)是否能彌補(bǔ)傳統(tǒng)圖數(shù)據(jù)處理方法的不足？

傳統(tǒng)的圖數(shù)據(jù)處理方法中使用的非上下文的淺層文本嵌入在語(yǔ)義理解和多義詞處理方面存在一些缺陷。而大型語(yǔ)言模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練在大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)上獲得豐富的語(yǔ)義知識(shí)，具備更好的語(yǔ)義理解能力。因此，大型語(yǔ)言模型能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)圖數(shù)據(jù)處理方法的不足，提供更準(zhǔn)確、更豐富的語(yǔ)義表示。

5. 大型語(yǔ)言模型是否在其他領(lǐng)域的文本任務(wù)中取得了突破性的表現(xiàn)？

大型語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的各種任務(wù)上展示了出色的表現(xiàn)，如ChatGPT和GPT-4在各個(gè)領(lǐng)域的文本任務(wù)中取得了優(yōu)異的結(jié)果。它們通過(guò)預(yù)訓(xùn)練在大規(guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)上學(xué)習(xí)到了大量的語(yǔ)義知識(shí)，并可以應(yīng)用于多種下游任務(wù)。因此，大型語(yǔ)言模型在其他領(lǐng)域的文本任務(wù)中也有可能取得突破性的表現(xiàn)。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2307.03393.pdf