基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交媒體文本情感分析

王治學

（寧夏師范學院，寧夏固原 756000)

0 引言

社交媒體已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠郑ㄟ^社交媒體平臺，人們可以分享自己的想法、情感和體驗，這種大規(guī)模的信息交流使得社交媒體成為研究用戶情感和意見的寶貴數(shù)據(jù)源。情感分析作為自然語言處理的重要任務(wù)之一，旨在識別和理解文本中所蘊含的情感傾向，從而為用戶提供更個性化的服務(wù)和決策支持。然而，社交媒體文本的情感分析面臨著諸多挑戰(zhàn)。為了解決問題，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被引入社交媒體文本情感分析中。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種適用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的強大工具，它通過學習節(jié)點之間的連接和交互關(guān)系來推斷節(jié)點的屬性和標簽。在社交媒體文本情感分析中，可以將文本看作節(jié)點，將用戶之間的關(guān)系看作圖中的邊，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學習文本之間的關(guān)系和上下文信息，從而更準確地進行情感分類。

1 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和變體

1.1 基本原理

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行學習和推斷的機器學習模型。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注于處理向量和矩陣數(shù)據(jù)不同，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過建模節(jié)點之間的連接關(guān)系來捕捉數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理可以分為兩個關(guān)鍵步驟：節(jié)點表示學習和圖卷積操作。

節(jié)點表示學習是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心任務(wù)之一，旨在將每個節(jié)點表示為具有豐富語義信息的向量。在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個節(jié)點的表示通過考慮其自身的特征以及其鄰居節(jié)點的信息來進行學習。通過迭代地聚合鄰居節(jié)點的信息，每個節(jié)點能夠逐步更新和改進其表示。這種聚合信息的方式可以是簡單的加權(quán)平均或更復雜的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN) 或長短期記憶(LSTM)等結(jié)構(gòu)[1]。

圖卷積操作是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵操作，它類似于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積操作，但在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上進行。通過圖卷積操作，每個節(jié)點可以利用其鄰居節(jié)點的信息進行特征更新和傳播。圖卷積操作通常采用鄰居節(jié)點的加權(quán)平均來更新節(jié)點的特征表示，其中權(quán)重可以表示節(jié)點之間的關(guān)系強度或重要性。通過多次圖卷積操作，每個節(jié)點能夠獲取更全局的信息，并提取更豐富的特征。

1.2 變體

1) 圖卷積網(wǎng)絡(luò)(Graph Convolutional Networks，GCN)：GCN 是最早被提出并廣泛應用的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體之一。它通過在每一層中聚合節(jié)點的鄰居信息，使用鄰居節(jié)點的加權(quán)平均來更新節(jié)點的特征表示。GCN可以在保留局部連接信息的同時，利用高階鄰居節(jié)點的信息來進行節(jié)點表示學習。

2) 圖注意力網(wǎng)絡(luò)(Graph Attention Networks，GAT)：GAT 引入了注意力機制來學習節(jié)點之間的重要性權(quán)重。通過學習注意力權(quán)重，GAT可以自適應地聚合鄰居節(jié)點的信息，并且可以對不同節(jié)點賦予不同的重要性，提高模型對圖結(jié)構(gòu)中重要節(jié)點的關(guān)注度。

3)圖自編碼器(Graph Auto-Encoders，GAE)：GAE旨在學習數(shù)據(jù)的低維嵌入表示，同時保留圖結(jié)構(gòu)的信息。它通過將圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)編碼為低維向量，并通過解碼器將其重構(gòu)回原始圖數(shù)據(jù)。GAE 可以用于圖數(shù)據(jù)的壓縮、特征提取和圖生成等任務(wù)。

2 傳統(tǒng)情感分析方法

1)詞典方法：詞典方法是一種基于情感詞典或情感詞匯表的情感分析方法。該方法通過構(gòu)建包含積極和消極情感詞的詞典，并計算文本中情感詞的頻率或權(quán)重來確定情感極性。常見的詞典方法包括情感詞典匹配、情感詞強度計算等。

2)機器學習方法：機器學習方法利用標注好的情感類別的訓練數(shù)據(jù)來構(gòu)建情感分類模型。常見的機器學習算法包括樸素貝葉斯分類器、支持向量機(SVM)、決策樹等。這些算法通過提取文本的特征，如詞袋模型、n-gram特征等，來訓練分類模型，并用于對新文本進行情感分類。

3)基于規(guī)則的方法：基于規(guī)則的方法使用人工定義的規(guī)則和規(guī)則庫來進行情感分析。這些規(guī)則可以基于詞語、語法結(jié)構(gòu)、上下文等進行設(shè)計，通過匹配和判斷規(guī)則來確定文本的情感極性。該方法的優(yōu)勢在于可以直觀地利用人類專業(yè)知識，但需要人工定義規(guī)則并不斷維護更新。

3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交媒體文本情感分析方法

3.1 數(shù)據(jù)預處理

3.1.1 文本清洗和預處理

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交媒體文本情感分析方法結(jié)合了文本清洗和預處理步驟，旨在處理社交媒體平臺上具有異質(zhì)性和噪聲的文本數(shù)據(jù)，從而提高情感分析的準確性和可靠性。文本清洗是必要的步驟之一。由于社交媒體文本通常包含大量的噪聲、表情符號、縮寫、拼寫錯誤等非規(guī)范化的內(nèi)容，清洗這些噪聲可以幫助凈化文本并提取出有意義的信息。常見的文本清洗方法包括去除特殊字符、處理URL 鏈接、消除重復內(nèi)容等。通過這些清洗步驟，可以減少數(shù)據(jù)噪聲對情感分析的干擾，提高模型的性能。與此同時，文本預處理對于構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)和特征提取至關(guān)重要。在構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)時，可以將社交媒體文本看作節(jié)點，并基于用戶之間的關(guān)系（如關(guān)注、點贊、評論等）構(gòu)建圖的邊[2]。這樣可以將社交媒體平臺的用戶交互行為納入考慮，捕捉文本之間的上下文和關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3.1.2 情感標注和數(shù)據(jù)集構(gòu)建

情感標注是關(guān)鍵的步驟之一。由于社交媒體文本通常沒有明確的情感標簽，需要人工對一部分文本進行情感分類標注。標注者可以根據(jù)文本表達的情感傾向，將其劃分為積極、消極或中性等情感類別。這樣的情感標注可以基于主觀判斷，也可以遵循已有的情感標注規(guī)范或標簽集。另外，數(shù)據(jù)集構(gòu)建是在情感標注的基礎(chǔ)上構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集的過程。可以選擇從社交媒體平臺上收集大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，并將其與情感標簽進行關(guān)聯(lián)。這樣可以通過利用社交媒體的API接口或爬蟲技術(shù)來實現(xiàn)。構(gòu)建數(shù)據(jù)集時應注意選擇具有代表性和多樣性的文本樣本，以覆蓋不同主題、情感傾向和文本風格。

在數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程中，還需要考慮數(shù)據(jù)的平衡性和質(zhì)量，確保不同情感類別的樣本數(shù)量相對均衡，以避免分類器對某些情感類別的偏好。同時，需要進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，例如排除包含垃圾信息、重復內(nèi)容或不相關(guān)文本的樣本。通過結(jié)合情感標注和數(shù)據(jù)集構(gòu)建，可以得到一個具有情感標簽的訓練數(shù)據(jù)集，用于訓練和評估圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.2 圖構(gòu)建

3.2.1 社交媒體文本的圖模型

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交媒體文本情感分析方法結(jié)合了社交媒體文本的圖模型，旨在充分利用文本之間的關(guān)系和上下文信息，提升情感分類的準確性和上下文感知能力。在這種方法中，社交媒體文本被看作圖的節(jié)點，而節(jié)點之間的關(guān)系則由社交媒體平臺中的用戶交互行為構(gòu)成，例如點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等。這樣的交互行為能夠反映出用戶之間的連接和交流，形成一個具有豐富上下文的圖結(jié)構(gòu)。

圖模型的構(gòu)建可以通過分析社交媒體平臺中的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)，其中用戶是圖的節(jié)點，而他們之間的關(guān)系可以表示為圖的邊。這種關(guān)系可以捕捉到用戶之間的社交影響、用戶興趣的相似性以及信息傳播的路徑等。在圖模型中，每個節(jié)點（文本）都具有其特定的特征表示，可以使用詞嵌入技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為連續(xù)的向量表示，捕捉文本的語義信息。

3.2.2 圖構(gòu)建方法

通過構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，可以將社交媒體文本轉(zhuǎn)化為一個圖，其中文本被視為圖的節(jié)點，而節(jié)點之間的關(guān)系則由社交媒體平臺中的用戶交互行為來確定。這些交互行為可以包括用戶之間的關(guān)注、點贊、評論等，這些行為反映了用戶之間的連接和交流。在圖構(gòu)建過程中，可以利用社交媒體平臺提供的API接口或者爬蟲技術(shù)，收集用戶之間的交互行為數(shù)據(jù)以及與文本相關(guān)的信息，如用戶的社交關(guān)系、用戶生成的內(nèi)容等。通過將這些信息映射到圖的節(jié)點和邊上，可以建立起文本之間的關(guān)系和上下文信息。在圖構(gòu)建完成后，可以利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學習節(jié)點的表示。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在節(jié)點上進行信息傳遞和聚合，通過考慮節(jié)點的上下文和鄰居節(jié)點的信息，來豐富節(jié)點的特征表示。

3.3 特征提取

3.3.1 節(jié)點表示學習

節(jié)點表示學習可以使用詞嵌入技術(shù)，例如Word2Vec或GloVe，將單詞映射為向量表示。這些向量表示可以通過上下文窗口的上下文詞匯來學習，從而獲取詞語的語義信息[3]。此外，還可以使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點嵌入技術(shù)，例如GraphSAGE 或GCN，通過聚合鄰居節(jié)點的信息來學習節(jié)點的表示。這種聚合可以捕捉社交媒體文本之間的上下文關(guān)系和交互行為。通過節(jié)點表示學習，社交媒體文本可以被表示為具有豐富語義信息的向量表示。這些表示可以傳遞到后續(xù)的情感分類模型中，用于預測文本的情感傾向。由于節(jié)點表示捕捉了文本的上下文關(guān)系，情感分類模型可以更好地理解文本之間的聯(lián)系和語義信息，從而提高情感分類的準確性和表達能力。

3.3.2 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)特征提取

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)是一種專門用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在社交媒體文本情感分析中，可以將文本視為圖中的節(jié)點，并利用社交媒體平臺中的用戶交互行為構(gòu)建圖的邊。這樣的圖結(jié)構(gòu)可以捕捉到社交媒體文本之間的關(guān)系和上下文信息。在這種方法中，GCN 被用作特征提取器，用于從圖結(jié)構(gòu)中獲取節(jié)點的特征表示。GCN 通過在節(jié)點之間傳播和聚合信息，利用節(jié)點的鄰居節(jié)點來更新節(jié)點的特征表示。這樣的特征傳播過程能夠充分利用節(jié)點的上下文關(guān)系和交互行為，提取具有豐富語義信息的節(jié)點表示。

在社交媒體文本情感分析中，通過將文本轉(zhuǎn)化為節(jié)點表示，并利用GCN 進行特征傳播和聚合，可以得到豐富的文本特征表示。這些特征表示可以作為輸入，用于訓練情感分類模型。由于GCN能夠利用文本之間的關(guān)系和上下文信息提取到更全面、具有上下文感知能力的特征，從而增強情感分類模型對社交媒體文本情感的理解和預測能力。

3.4 情感分類

3.4.1 分類器設(shè)計和訓練

分類器被用作最終的情感分類模型，用于將社交媒體文本分為不同的情感類別，如正面、負面或中性。分類器的設(shè)計和訓練是關(guān)鍵步驟，以確保模型能夠準確地捕捉和預測社交媒體文本中的情感傾向。設(shè)計一個有效的分類器需要考慮多個因素，包括特征選擇、模型架構(gòu)和訓練策略。在特征選擇方面，可以利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的豐富特征表示作為輸入，同時還可以考慮其他文本特征，如詞頻、詞性等，以增強分類器的表達能力。在模型架構(gòu)方面，可以選擇適合社交媒體文本情感分析的經(jīng)典模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，也可以自定義設(shè)計模型來適應特定任務(wù)的需求[4]。在訓練策略方面，可以采用監(jiān)督學習方法，通過大規(guī)模標注的社交媒體文本數(shù)據(jù)集進行訓練，或者結(jié)合遷移學習等方法利用預訓練的模型來提升分類器的性能。

3.4.2 模型評估和性能指標

對于社交媒體文本情感分析任務(wù)，常用的性能指標包括準確率(accuracy)、召回率(recall)、精確率(precision) 和F1 值(F1 score)[5]。準確率衡量了模型正確預測情感類別的能力，召回率評估了模型捕捉真實情感類別的能力，精確率衡量了模型正確預測正樣本的能力，而F1值綜合考慮了準確率和召回率的平衡。

除了常用的性能指標，還可以考慮其他評估指標，如ROC 曲線和AUC(Area Under Curve)，用于評估模型的分類能力和區(qū)分度。這些指標能夠提供關(guān)于模型在不同情感類別上性能表現(xiàn)的更詳細信息[6]。

通過模型評估和性能指標的分析，可以確定圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在社交媒體文本情感分析任務(wù)中的性能和優(yōu)劣。如果模型性能不理想，可以通過調(diào)整模型架構(gòu)、優(yōu)化超參數(shù)或增加訓練數(shù)據(jù)等方式來改進模型的性能。

4 結(jié)論

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社交媒體文本情感分析方法為我們提供了一種有效的工具，能夠深入理解社交媒體文本中的情感信息。通過結(jié)合文本清洗和預處理、情感標注和數(shù)據(jù)集構(gòu)建、圖模型構(gòu)建、節(jié)點表示學習、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取、分類器設(shè)計和訓練、模型評估和性能指標等方法，我們能夠更準確地分析和預測社交媒體文本的情感傾向。這些方法的綜合應用提高了情感分類的準確性和表達能力，為社交媒體文本情感分析提供了更全面、細致的理解和預測能力。未來的研究可以進一步改進圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計和訓練策略，探索更多的特征提取和表示學習方法，以應對不斷演化的社交媒體環(huán)境和文本形式。