图神经网络怎么和LLM结合

常见的结合方式有特征融合、联合训练、任务协作等，以下是具体介绍：

特征融合

• GNN为LLM提供结构化特征：在处理一些具有图结构的数据时，如知识图谱、社交网络等，先使用GNN对图数据进行处理，提取节点的特征表示，这些特征包含了图的结构信息和节点间的关系信息。然后将这些**特征作为额外的输入信息提供给LLM，**帮助LLM更好地理解文本中的实体关系和语义信息。
• 例如在问答任务中，若问题涉及知识图谱中的内容，可先用GNN对知识图谱进行编码，将相关实体的特征融合到LLM的输入中，使LLM能更准确地回答问题。
• LLM为GNN补充语义特征：对于图中的节点，如果其本身具有文本描述等语义信息，可以利用LLM对这些文本进行编码，提取语义特征，再将这些语义特征输入到GNN中，帮助GNN更好地对图进行建模。比如在生物医学领域，基因或蛋白质等节点可能有相关的文献描述，使用LLM对这些文献进行处理，得到的语义特征能辅助GNN分析基因调控网络或蛋白质相互作用网络。

联合训练

• 多模态