יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

בדיקה סטרוקטורלית: כתיבת תיאורים גרפיים דרך תרגום גרפי-טקסט

Structurally Speaking: Motif-Oriented Graph Captioning through Bidirectional Graph-Text Translation
תיאורי גרפים צריכים להציג קשרים כמוטיבים ידועים, כמו צמתים, מסלולים, ציקלים, קליקים וגשרים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.10923v1 Announce Type: new Abstract: Graph captions should help readers understand graph structure, rather than simply translate adjacency matrices into long textual edge lists. A useful graph caption abstracts connectivity into recognizable motifs, such as hubs, paths, cycles, cliques, and bridges, because these motifs provide compact structural units that are easier to read, compare, and recover. In this paper, we study motif-oriented graph captioning as a bidirectional graph-text translation task, where captions must both preserve enough topology for graph recovery and express the graph through concise motif-level descriptions. We show that direct prompting of GPT-5.1 often produces graph-recoverable captions by enumerating node-to-node connections, but these captions are ver
קרא במקור המקורי