توکن‌سازی گراف

توکن‌سازی گراف به فرآیند تبدیل داده‌های ساختاریافته گراف به قالبی مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه در زمینه تبدیل گراف (GTs) اشاره دارد. برخلاف توکن‌سازی سنتی در پردازش زبان طبیعی (NLP)، که بر تجزیه متن به واحدهای کوچک‌تر (مثلاً کلمات یا زیرکلمه‌ها) تمرکز می‌کند، توکن‌سازی گراف شامل کدگذاری اطلاعات ساختاری و ویژگی‌های یک گراف در توکن‌هایی است که توپولوژی و ویژگی‌های آن را نشان می‌دهد.

 

مولفه‌های کلیدی توکن‌سازی گراف

(1) توکن‌سازی گره:

 - هر گره در گراف به عنوان یک نشانه در نظر گرفته می‌شود.

 - ویژگی‌های گره، مانند ویژگی‌ها یا تعبیه‌ها، برای بازنمایی هر نشانه استفاده می‌شود.

 - مثال: در یک گراف شبکه اجتماعی، گره‌هایی که کاربران را نشان می‌دهند ممکن است بر اساس ویژگی‌های نمایه آن‌ها (به عنوان مثال، سن، مکان) نشانه گذاری شوند.

(2) توکن‌سازی لبه:

 - لبه‌های بین گره‌ها را نیز می‌توان برای رمزگذاری روابط یا تعاملات رمزگذاری کرد.

 - ویژگی‌های لبه، مانند وزن یا انواع، برای ارائه زمینه اضافی گنجانده شده است.

 - مثال: در یک گراف دانش، یال‌ها ممکن است روابطی مانند "دوست است" یا "در آن کار می‌کند" را نشان دهند.

(3) نشانه‌گذاری زیرگراف:

 - زیرساخت‌های بزرگ‌تر، مانند دسته‌ها یا موتیف‌ها را می‌توان نشانه‌گذاری کرد تا تعاملات مرتبه بالاتر را به تصویر بکشد.

 - این رویکرد برای خلاصه کردن محله‌های محلی در گراف‌های بزرگ مفید است.

(4) رمزگذاری موقعیت:

 - اطلاعات موقعیتی به توکن‌ها اضافه می‌شود تا بافت ساختاری گره‌ها و لبه‌ها در گراف حفظ شود.

 - تکنیک‌ها شامل بردارهای ویژه لاپلاسی، پیاده‌روی‌های تصادفی یا مسافت‌های کوتاه‌ترین مسیر است.

اهمیت در ترانسفورمرهای گراف

توکن‌گذاری گراف برای تطبیق معماری ترانسفورمر با گراف‌ها حیاتی است. ترانسفورمرها به دنباله‌هایی از نشانه‌ها به عنوان ورودی متکی هستند، بنابراین تبدیل داده‌های گراف به نشانه‌ها این مدل‌ها را قادر می‌سازد تا ساختارهای داده غیراقلیدسی را پردازش کرده و از آنها یاد بگیرند.

برنامه‌های کاربردی

(1) گراف‌های مولکولی: توکن کردن اتم‌ها (گره‌ها) و پیوندها (لبه‌ها) برای کارهای کشف دارو.

(2) شبکه‌های اجتماعی: رمزگذاری تعاملات کاربر برای سیستم‌های توصیه.

(3) گراف‌های دانش: نشان دهنده نهادها و روابط برای جستجوی معنایی و استدلال.

 

چالش‌ها

(1) مقیاس‌پذیری: توکن کردن گراف‌های بزرگ با میلیون‌ها گره و لبه می‌تواند از نظر محاسباتی گران باشد.

(2) از دست دادن ساختار: اطمینان از اینکه بازنمایی توکن شده اطلاعات ساختاری حیاتی را از گراف اصلی حفظ می‌کند.

نتیجه‌گیری

توکن‌سازی گراف، داده‌های ساختاریافته گراف را برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشینی مانند Graph Transformers با کدگذاری گره‌ها، لبه‌ها و زیرگراف‌ها به‌عنوان نشانه‌های معنی‌دار تطبیق می‌دهد. این نقش محوری در توانمندسازی ترانسفورمرها برای پردازش داده‌های رابطه‌ای پیچیده در حوزه‌های مختلف مانند زیست‌شناسی، شبکه‌های اجتماعی و گراف‌های دانش ایفا می‌کند.

[1] https://www.datacamp.com/blog/what-is-tokenization

[2] https://arize.com/blog-course/tokenization/

[3] https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-tokenization

[4] https://neptune.ai/blog/tokenization-in-nlp

[5] https://neptune.ai/blog/graph-neural-network-and-some-of-gnn-applications

[6] https://www.coursera.org/articles/tokenization-nlp

[7] https://huggingface.co/blog/intro-graphml

[8] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/knowledge-graph-in-ML