Nov, 2023
图灵提示学习：综述与扩展
Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
TL;DR人工智能总体智能（AGI）已经在许多领域取得了革命性的成就，然而其与图数据的整合，在我们相互连接的世界中仍然尚未充分开发。本文对图智能的新兴领域进行了开创性的调查，探讨了利用图数据进行AGI应用的关键挑战和机遇。尽管在自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了实质性的进展，但在图数据方面的应用还未得到充分开发。本调查对当前AGI处理图数据的现状进行了批判性评估，突出了在图领域中特定于跨模态、跨领域和跨任务应用的不同挑战。我们的工作首次提出了一个统一的框架，用于理解图提示学习，并明确了图领域中的提示标记、标记结构和插入模式。我们深入探讨了图提示的内在特性，探讨了其灵活性、表达能力和与现有图模型的相互作用。我们系统地对该领域的100多项工作进行分类，将它们与节点级、边级和图级目标的预训练任务相对应。此外，我们还提供了一个名为ProG的Python库和一个配套的网站，以支持和推动图提示的研究。本调查总结了当前挑战和未来方向的讨论，为AGI中的图提示研究提供了路线图。通过这个全面的分析，我们的目标是激发对AGI在图数据中进一步探索和实际应用的兴趣，凸显其重塑AGI领域及其他领域的潜力。ProG库和网站可以通过相应的URL进行访问。