Fine-grainedly Synthesize Streaming Data Based On Large Language Models With Graph Structure Understanding For Data Sparsity
作者: Xin Zhang, Linhai Zhang, Deyu Zhou, Guoqiang Xu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-10
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的细粒度流数据合成框架以解决数据稀疏问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据稀疏 情感分析 大语言模型 图结构理解 合成数据 流数据 用户画像 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在处理稀疏用户数据时表现不佳，尤其是在长尾标签和极度稀疏的情况下。
- 本文提出了一种细粒度流数据合成框架，利用LLMs的图理解能力生成高质量的合成数据。
- 实验结果显示，合成数据在多个真实数据集上显著降低了均方误差，提升了情感分析性能。
📝 摘要（中文）
由于用户数据的稀疏性，电商平台上的用户评论情感分析常常表现不佳，尤其是在面对极度稀疏的用户数据或长尾标签时。近期，大语言模型（LLMs）的出现为此类问题提供了新的解决方案，通过利用图结构生成补充用户画像。然而，现有方法未能充分利用LLMs的图理解能力，并且在复杂的流数据环境中适应性不足。本文提出了一种细粒度流数据合成框架，将稀疏用户分为中尾、长尾和极端三类。我们设计LLMs全面理解流数据中的三个关键图元素，包括局部-全局图理解、二阶关系提取和产品属性理解，从而生成高质量的合成数据，有效应对不同类别的稀疏性。实验结果表明，在三个真实数据集上，合成数据显著提升了性能，均方误差（MSE）分别降低了45.85%、3.16%和62.21%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决电商平台用户评论情感分析中因用户数据稀疏导致的性能低下问题。现有方法未能充分利用图结构信息，导致在复杂流数据环境中的适应性不足。
核心思路：我们提出的框架通过将稀疏用户细分为中尾、长尾和极端三类，利用LLMs的图理解能力生成补充用户画像，从而提高数据的有效性和质量。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：局部-全局图理解模块、二阶关系提取模块和产品属性理解模块。每个模块负责提取不同层次的图信息，以支持合成数据的生成。
关键创新：本研究的创新点在于充分利用LLMs的图理解能力，特别是在流数据环境中对稀疏用户的细粒度分类和合成数据生成，与现有方法相比，显著提升了数据质量和分析性能。
关键设计：在模型设计中，我们设置了特定的损失函数以优化合成数据的质量，并采用了多层次的网络结构以增强图理解能力，确保生成的数据能够有效反映用户行为特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，合成数据在三个真实数据集上显著降低了均方误差（MSE），具体为45.85%、3.16%和62.21%的提升，展示了该方法在处理稀疏数据方面的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电商平台的用户评论分析、社交媒体情感分析以及其他需要处理稀疏数据的场景。通过生成高质量的合成数据，能够显著提升情感分析的准确性和可靠性，未来可能对用户体验和市场决策产生积极影响。
📄 摘要（原文）
Due to the sparsity of user data, sentiment analysis on user reviews in e-commerce platforms often suffers from poor performance, especially when faced with extremely sparse user data or long-tail labels. Recently, the emergence of LLMs has introduced new solutions to such problems by leveraging graph structures to generate supplementary user profiles. However, previous approaches have not fully utilized the graph understanding capabilities of LLMs and have struggled to adapt to complex streaming data environments. In this work, we propose a fine-grained streaming data synthesis framework that categorizes sparse users into three categories: Mid-tail, Long-tail, and Extreme. Specifically, we design LLMs to comprehensively understand three key graph elements in streaming data, including Local-global Graph Understanding, Second-Order Relationship Extraction, and Product Attribute Understanding, which enables the generation of high-quality synthetic data to effectively address sparsity across different categories. Experimental results on three real datasets demonstrate significant performance improvements, with synthesized data contributing to MSE reductions of 45.85%, 3.16%, and 62.21%, respectively.