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#利用大语言模型促进综合图学习能力
02大语言模型进行图学习的现状概述01为什么应用大语言模型进行图学习 03大语言模型促进跨领域跨任务的统一图学习04潜在研究方向目录
#01为什么应用大语言模型进行图学习
为什么应用大语言模型进行图学习大语言模型的能力图数据的特征
为什么应用大语言模型进行图学习大语言模型的能力LLMshavedemonstratedtheirstrongtextencoding/decodingability.ZhaoWX,ZhouK,LiJ,etal.Asurveyoflargelanguagemodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.18223,2023.
为什么应用大语言模型进行图学习大语言模型的能力LLMshaveshownnewlyfoundemergentability(e.g.,reasoning).WeiJ,WangX,SchuurmansD,etal.Chain-of-thoughtpromptingelicitsreasoninginlargelanguagemodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2022,35:24824-24837.
为什么应用大语言模型进行图学习图数据的特征Inrealworld,textandgraphusuallyappearssimultaneously.Textdataareassociatedwithrichstructureinformationintheformofgraphs.Graphdataarecaptionedwithrichtextualinformation.
#02大语言模型进行图学习的现状概述
大语言模型进行图学习的现状概述不同的图数据应用场景图任务中大语言模型的不同角色
不同的图数据应用场景JinB,LiuG,HanC,etal.Largelanguagemodelsongraphs:Acomprehensivesurvey[J].arXivpreprintarXiv:2312.02783,2023.大语言模型进行图学习的现状概述
大语言模型进行图学习的现状概述不同的图数据应用场景：PureGraphDefinition:Graphwithnotextinformationornosemanticallyrichtextinformation.eg.trafficgraphsorpowertransmissiongraph.ProblemsonPureGraphs:graphreasoningtaskslikeconnectivityshortestpathsubgraphmatchinglogicalruleinduction…WangH,FengS,HeT,etal.Canlanguagemodelssolvegraphproblemsinnaturallanguage?[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2024,36.
大语言模型进行图学习的现状概述不同的图数据应用场景：PureGraphGraphwithnotextinformationornosemanticallyrichtextinformation.eg.trafficgraphsorpowertransmissiongraph.WangH,FengS,HeT,etal.Canlanguagemodelssolvegraphproblemsinnaturallanguage?[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2024,36.
大语言模型进行图学习的现状概述不同的图数据应用场景：Text-PairedGraphSeidl,P.,Vall,A.,Hochreiter,S.,Klambauer,G.,Enhancingactivitypredictionmodelsindrugdiscoverywiththeabilitytounderstandhumanlanguage,inICML,2023
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