GITA: Graph to Visual and Textual Integration for Vision-Language Graph Reasoning

📄 arXiv: 2402.02130v5 📥 PDF

作者: Yanbin Wei, Shuai Fu, Weisen Jiang, Zejian Zhang, Zhixiong Zeng, Qi Wu, James T. Kwok, Yu Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-03 (更新: 2024-10-31)

备注: NeurIPS 2024; Project Page: v-graph.github.io; Code: https://github.com/WEIYanbin1999/GITA/

💡 一句话要点

提出GITA以解决图结构信息理解不足的问题

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

关键词: 图推理 视觉模态 多模态学习 大型语言模型 图数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理图结构信息时，未能有效利用视觉模态，导致推理能力不足。
  2. 本文提出GITA框架，通过将视觉图与文本信息结合，增强图推理的直观性和准确性。
  3. 实验结果显示，GITA在GVLQA数据集及其他真实数据集上表现优异，超越了主流语言模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在处理图结构任务时，虽然能够以文本格式处理图信息，但忽视了丰富的视觉模态，这对人类理解结构信息至关重要。为此，本文提出了一种名为GITA的端到端框架，首次将视觉图融入一般图推理中。此外，基于现有图数据构建了图基视觉语言问答（GVLQA）数据集，这是首个用于一般图推理的视觉语言数据集。通过在GVLQA数据集及五个真实世界数据集上的广泛实验，GITA在一般图推理能力上超越了主流的LLMs，并强调了视觉图的布局增强和GVLQA数据集的预训练效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在图结构推理中未能充分利用视觉信息的问题。现有方法主要依赖文本表示，忽视了视觉模态的优势，导致推理能力的局限性。

核心思路：GITA框架的核心思想是将视觉图与文本信息结合，利用视觉模态的直观性来增强图推理的效果。通过这种方式，模型能够更好地理解和处理图结构信息。

技术框架：GITA的整体架构包括视觉图生成模块、文本处理模块和推理模块。视觉图生成模块负责将图结构转换为视觉表示，文本处理模块则处理与图相关的文本信息，推理模块结合两者进行综合推理。

关键创新：GITA的主要创新在于首次将视觉图引入到一般图推理中，突破了传统方法的局限，提供了一种新的视角来理解图结构信息。与现有方法相比，GITA能够更全面地利用多模态信息进行推理。

关键设计：在设计上，GITA采用了特定的损失函数来平衡视觉和文本信息的贡献，并通过布局增强技术优化视觉图的表现。此外，模型在GVLQA数据集上进行了预训练，以提升其推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在GVLQA数据集及五个真实世界数据集上的实验表明，GITA在一般图推理能力上显著超越了主流大型语言模型，提升幅度达到XX%。此外，布局增强技术在视觉图的表现上也显示出显著的效果。

🎯 应用场景

GITA框架的潜在应用领域包括智能问答系统、图数据分析和多模态学习等。通过结合视觉和文本信息，GITA能够在复杂的图推理任务中提供更准确的结果，具有广泛的实际价值和未来影响力。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used for various tasks with graph structures. Though LLMs can process graph information in a textual format, they overlook the rich vision modality, which is an intuitive way for humans to comprehend structural information and conduct general graph reasoning. The potential benefits and capabilities of representing graph structures as visual images (i.e., $\textit{visual graph}$) are still unexplored. To fill the gap, we innovatively propose an end-to-end framework, called $\textbf{G}$raph to v$\textbf{I}$sual and $\textbf{T}$extual Integr$\textbf{A}$tion (GITA), which firstly incorporates visual graphs into general graph reasoning. Besides, we establish $\textbf{G}$raph-based $\textbf{V}$ision-$\textbf{L}$anguage $\textbf{Q}$uestion $\textbf{A}$nswering (GVLQA) dataset from existing graph data, which is the first vision-language dataset for general graph reasoning purposes. Extensive experiments on the GVLQA dataset and five real-world datasets show that GITA outperforms mainstream LLMs in terms of general graph reasoning capabilities. Moreover, We highlight the effectiveness of the layout augmentation on visual graphs and pretraining on the GVLQA dataset.