利用大型語言模型解釋圖神經網路：從反事實角度預測分子特性

المفاهيم الأساسية

本文提出了一種新穎的框架 LLM-GCE，利用大型語言模型 (LLM) 的推理能力和領域知識來生成更真實、更易於理解的圖反事實解釋，以提高圖神經網路 (GNN) 在分子特性預測方面的透明度和可靠性。

الملخص

論文概述
本研究論文提出了一種名為 LLM-GCE 的新方法，旨在利用大型語言模型 (LLM) 來解釋圖神經網路 (GNN) 在分子特性預測方面的決策過程。
研究背景
GNN 在分子特性預測方面展現出強大的能力，然而，GNN 的黑盒特性使得難以理解其預測背後的依據。圖反事實解釋 (GCE) 作為一種新興方法，試圖通過識別輸入圖的最小修改來提高 GNN 的透明度，從而使 GNN 產生不同的預測結果。然而，現有的 GCE 方法通常缺乏領域知識，導致生成的解釋難以被人類理解。
研究方法
LLM-GCE 框架由三個主要模組組成：

文本編碼器的對比預訓練: 利用對比學習方法預訓練文本編碼器，使其嵌入與 GNN 的嵌入保持一致。
反事實自動編碼器的訓練: 設計了一個由預訓練文本編碼器和圖解碼器組成的反事實自動編碼器，用於根據 LLM 提供的文本對和反事實文本對生成反事實圖拓撲。
CTP 生成過程中的動態反饋: 設計了一個 CTP 動態反饋模組，通過將生成的結果反饋給 LLM 來減輕 LLM 產生幻覺的可能性，從而提高反事實解釋的準確性。

實驗結果
在五個真實世界分子數據集上進行的實驗表明，LLM-GCE 在生成化學上可行的反事實解釋方面優於現有方法。具體而言，LLM-GCE 生成的反事實解釋不僅有效地改變了 GNN 的預測結果，而且與原始輸入圖的圖距離最小，同時滿足化學鍵合理性。
研究貢獻
本研究的主要貢獻包括：

數據集構建: 收集了五個分子數據集的 LLM 生成的文本對，為該領域的研究提供了寶貴的資源。
演算法設計: 提出了一種新穎的 LLM-GCE 框架，該框架利用 LLM 的推理能力來指導 GCE，從而生成更真實、更易於理解的反事實解釋。
實驗評估: 在多個真實世界數據集上進行了廣泛的實驗，驗證了 LLM 在生成更可行的反事實解釋方面的有效性，並提供了全面的優化軌跡。

研究意義
LLM-GCE 框架為提高 GNN 在分子特性預測方面的透明度和可靠性提供了一種有前景的方法。通過利用 LLM 的強大功能，LLM-GCE 可以生成更真實、更易於理解的反事實解釋，從而促進 GNN 在藥物發現和毒性分析等領域的應用。

الإحصائيات

在五個真實世界分子數據集（AIDS、Mutagenicity、BBBP、ClinTox、Tox21）上進行了實驗。
LLM-GCE 在幾乎所有數據集上都實現了最高的化學可行反事實解釋的有效性。
LLM-GCE 生成的化學可行反事實解釋與原始輸入圖的圖距離最小。
在 BBBP 數據集上，兩個動態 CTP 反饋迭代後，有效性提升達到飽和。
在 BBBP 數據集上，將預訓練迭代次數增加到 100 左右可以提高有效性。

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Explaining Graph Neural Networks with Large Language Models: A Counterfactual Perspective for Molecular Property Prediction

by Yinhan He, Z... في arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15165.pdf

استفسارات أعمق

LLM-GCE 如何應用於其他類型的圖數據，例如社交網路或知識圖譜？

LLM-GCE 的核心思想是利用大型語言模型 (LLM) 的推理能力和領域知識，來指導圖神經網路 (GNN) 生成更合理、更易於理解的反事實解釋。這種方法的應用並不局限於分子屬性預測，可以推廣到其他類型的圖數據，例如社交網路或知識圖譜。
社交網路：

問題場景： 例如，預測用戶在社交網路上的行為，例如是否會點擊廣告、是否會參與某個話題的討論等。
LLM-GCE 的應用： 可以利用 LLM 生成反事實解釋，例如「如果該用戶沒有關注這個帳號，那麼他點擊該廣告的概率會降低」，或者「如果該用戶的好友中有更多人參與了這個話題的討論，那麼他參與討論的概率會提高」。
挑戰： 社交網路的圖結構通常比分子結構更複雜，節點和邊的屬性也更多樣化，這對 LLM 的理解和推理能力提出了更高的要求。
知識圖譜：

問題場景： 例如，預測兩個實體之間是否存在某種關係，例如「某個人是否在某家公司工作」。
LLM-GCE 的應用： 可以利用 LLM 生成反事實解釋，例如「如果該人在 LinkedIn 上的簡歷中沒有提到這家公司，那麼他在这家公司工作的概率會降低」，或者「如果該公司和該人曾經在同一篇新聞報導中出現過，那麼他在这家公司工作的概率會提高」。
挑戰： 知識圖譜通常包含大量的實體和關係，這對 LLM 的知識儲備和推理效率提出了更高的要求。
總體而言，將 LLM-GCE 應用於其他類型的圖數據需要克服以下挑戰：

圖結構和屬性的複雜性： 需要設計更強大的 LLM 模型，以理解和處理更複雜的圖結構和屬性。
領域知識的缺乏： 需要針對不同的應用領域，對 LLM 進行相應的領域知識訓練。
反事實解釋的可信度評估： 需要設計更有效的評估指標，來衡量 LLM-GCE 生成的反事實解釋的可信度。

如何評估 LLM-GCE 生成的反事實解釋的可靠性和可信度，特別是在存在潛在偏差的情況下？

評估 LLM-GCE 生成的反事實解釋的可靠性和可信度，特別是在存在潛在偏差的情況下，是一個重要的研究問題。以下是一些可行的評估方法：
1. 定量評估：

有效性 (Validity)： 衡量反事實解釋是否能有效地改變 GNN 的預測結果。例如，將反事實圖輸入 GNN 後，模型的預測結果是否發生了預期的改變。
接近性 (Proximity)： 衡量反事實圖與原始圖之間的差異程度。理想情況下，反事實圖應該與原始圖盡可能相似，只在關鍵特征上有所不同。
稀疏性 (Sparsity)： 衡量反事實解釋中涉及的特征數量。更稀疏的解釋更容易被人類理解。
多樣性 (Diversity)： 衡量不同反事實解釋之間的差異程度。多樣化的解釋可以提供更全面的视角。
2. 定性評估：

人類評估： 邀請領域專家對 LLM-GCE 生成的反事實解釋進行評估，例如評估其合理性、可理解性和有用性。
案例分析： 選擇一些具有代表性的案例，詳細分析 LLM-GCE 生成的反事實解釋，以評估其可靠性和可信度。
3. 針對潛在偏差的評估：

數據集分析： 分析訓練數據集中是否存在潛在的偏差，例如數據不平衡、樣本偏差等。
模型分析： 分析 LLM 和 GNN 模型中是否存在潛在的偏差，例如模型參數的偏差、模型結構的偏差等。
反事實解釋分析： 分析 LLM-GCE 生成的反事實解釋是否受到潛在偏差的影響，例如是否傾向於生成某些特定類型的解釋。
4. 結合其他可解釋性方法：

特徵重要性分析： 可以用於驗證 LLM-GCE 識別的關鍵特征是否與其他特征重要性分析方法的結果一致。
規則提取： 可以用於從 GNN 模型中提取規則，並與 LLM-GCE 生成的反事實解釋進行比較，以評估其一致性。
總之，評估 LLM-GCE 生成的反事實解釋的可靠性和可信度需要綜合考慮多方面的因素，並結合定量和定性評估方法。

如果將 LLM-GCE 與其他可解釋性方法相結合，例如特徵重要性分析或規則提取，會產生什麼樣的影響？

將 LLM-GCE 與其他可解釋性方法相結合，例如特徵重要性分析或規則提取，可以產生以下積極影響：
1. 互補優勢，提高解釋的全面性和可信度：

LLM-GCE： 擅長從全局角度提供反事實解釋，揭示哪些特征的改變會導致預測結果的變化。
特徵重要性分析： 擅長從局部角度識別對模型預測影響最大的特征。
規則提取： 擅長從模型中提取可理解的規則，揭示模型的決策邏輯。
2. 驗證和校準，增強解釋的可靠性：

交叉驗證： 可以利用不同的可解釋性方法對模型的預測結果進行解釋，並比較不同方法得到的解釋是否一致，從而提高解釋的可靠性。
校準 LLM-GCE： 可以利用特徵重要性分析或規則提取的結果，對 LLM-GCE 的反事實解釋進行校準，例如調整反事實解釋中涉及的特征或特征的權重。
3. 促進理解，提升模型的可解释性和可信賴度：

更全面的解釋： 結合不同可解釋性方法的結果，可以為用戶提供更全面、更易於理解的模型解釋。
更深入的洞察： 通過結合不同方法的優勢，可以更深入地了解模型的行為模式和決策依據。
以下是一些具体的結合方式：

LLM-GCE + 特征重要性分析： 可以利用特征重要性分析的结果，指导 LLM-GCE 生成更精準的反事实解释，例如只改变重要性较高的特征。
LLM-GCE + 规则提取： 可以利用规则提取的结果，验证 LLM-GCE 生成的反事实解释是否符合模型的决策逻辑。
总而言之，将 LLM-GCE 与其他可解释性方法相结合，可以有效地提高模型解释的全面性、可靠性和可信度，促进对模型的理解和信任。