基于图神经网络的社交媒体文本情感分析

王治学

（宁夏师范学院，宁夏固原 756000)

0 引言

社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，通过社交媒体平台，人们可以分享自己的想法、情感和体验，这种大规模的信息交流使得社交媒体成为研究用户情感和意见的宝贵数据源。情感分析作为自然语言处理的重要任务之一，旨在识别和理解文本中所蕴含的情感倾向，从而为用户提供更个性化的服务和决策支持。然而，社交媒体文本的情感分析面临着诸多挑战。为了解决问题，图神经网络被引入社交媒体文本情感分析中。图神经网络是一种适用于处理图结构数据的强大工具，它通过学习节点之间的连接和交互关系来推断节点的属性和标签。在社交媒体文本情感分析中，可以将文本看作节点，将用户之间的关系看作图中的边，通过图神经网络模型来学习文本之间的关系和上下文信息，从而更准确地进行情感分类。

1 图神经网络的基本原理和变体

1.1 基本原理

图神经网络是一种基于图结构数据进行学习和推断的机器学习模型。与传统的神经网络主要关注于处理向量和矩阵数据不同，图神经网络通过建模节点之间的连接关系来捕捉数据中的结构信息。图神经网络的基本原理可以分为两个关键步骤：节点表示学习和图卷积操作。

节点表示学习是图神经网络的核心任务之一，旨在将每个节点表示为具有丰富语义信息的向量。在图神经网络中，每个节点的表示通过考虑其自身的特征以及其邻居节点的信息来进行学习。通过迭代地聚合邻居节点的信息，每个节点能够逐步更新和改进其表示。这种聚合信息的方式可以是简单的加权平均或更复杂的递归神经网络(RNN) 或长短期记忆(LSTM)等结构[1]。

图卷积操作是图神经网络中的关键操作，它类似于传统卷积神经网络中的卷积操作，但在图结构数据上进行。通过图卷积操作，每个节点可以利用其邻居节点的信息进行特征更新和传播。图卷积操作通常采用邻居节点的加权平均来更新节点的特征表示，其中权重可以表示节点之间的关系强度或重要性。通过多次图卷积操作，每个节点能够获取更全局的信息，并提取更丰富的特征。

1.2 变体

1) 图卷积网络(Graph Convolutional Networks，GCN)：GCN 是最早被提出并广泛应用的图神经网络变体之一。它通过在每一层中聚合节点的邻居信息，使用邻居节点的加权平均来更新节点的特征表示。GCN可以在保留局部连接信息的同时，利用高阶邻居节点的信息来进行节点表示学习。

2) 图注意力网络(Graph Attention Networks，GAT)：GAT 引入了注意力机制来学习节点之间的重要性权重。通过学习注意力权重，GAT可以自适应地聚合邻居节点的信息，并且可以对不同节点赋予不同的重要性，提高模型对图结构中重要节点的关注度。

3)图自编码器(Graph Auto-Encoders，GAE)：GAE旨在学习数据的低维嵌入表示，同时保留图结构的信息。它通过将图结构数据编码为低维向量，并通过解码器将其重构回原始图数据。GAE 可以用于图数据的压缩、特征提取和图生成等任务。

2 传统情感分析方法

1)词典方法：词典方法是一种基于情感词典或情感词汇表的情感分析方法。该方法通过构建包含积极和消极情感词的词典，并计算文本中情感词的频率或权重来确定情感极性。常见的词典方法包括情感词典匹配、情感词强度计算等。

2)机器学习方法：机器学习方法利用标注好的情感类别的训练数据来构建情感分类模型。常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、决策树等。这些算法通过提取文本的特征，如词袋模型、n-gram特征等，来训练分类模型，并用于对新文本进行情感分类。

3)基于规则的方法：基于规则的方法使用人工定义的规则和规则库来进行情感分析。这些规则可以基于词语、语法结构、上下文等进行设计，通过匹配和判断规则来确定文本的情感极性。该方法的优势在于可以直观地利用人类专业知识，但需要人工定义规则并不断维护更新。

3 基于图神经网络的社交媒体文本情感分析方法

3.1 数据预处理

3.1.1 文本清洗和预处理

基于图神经网络的社交媒体文本情感分析方法结合了文本清洗和预处理步骤，旨在处理社交媒体平台上具有异质性和噪声的文本数据，从而提高情感分析的准确性和可靠性。文本清洗是必要的步骤之一。由于社交媒体文本通常包含大量的噪声、表情符号、缩写、拼写错误等非规范化的内容，清洗这些噪声可以帮助净化文本并提取出有意义的信息。常见的文本清洗方法包括去除特殊字符、处理URL 链接、消除重复内容等。通过这些清洗步骤，可以减少数据噪声对情感分析的干扰，提高模型的性能。与此同时，文本预处理对于构建图结构和特征提取至关重要。在构建图结构时，可以将社交媒体文本看作节点，并基于用户之间的关系（如关注、点赞、评论等）构建图的边[2]。这样可以将社交媒体平台的用户交互行为纳入考虑，捕捉文本之间的上下文和关联关系。

3.1.2 情感标注和数据集构建

情感标注是关键的步骤之一。由于社交媒体文本通常没有明确的情感标签，需要人工对一部分文本进行情感分类标注。标注者可以根据文本表达的情感倾向，将其划分为积极、消极或中性等情感类别。这样的情感标注可以基于主观判断，也可以遵循已有的情感标注规范或标签集。另外，数据集构建是在情感标注的基础上构建训练数据集的过程。可以选择从社交媒体平台上收集大规模的文本数据，并将其与情感标签进行关联。这样可以通过利用社交媒体的API接口或爬虫技术来实现。构建数据集时应注意选择具有代表性和多样性的文本样本，以覆盖不同主题、情感倾向和文本风格。

在数据集构建过程中，还需要考虑数据的平衡性和质量，确保不同情感类别的样本数量相对均衡，以避免分类器对某些情感类别的偏好。同时，需要进行数据质量控制，例如排除包含垃圾信息、重复内容或不相关文本的样本。通过结合情感标注和数据集构建，可以得到一个具有情感标签的训练数据集，用于训练和评估图神经网络模型。

3.2 图构建

3.2.1 社交媒体文本的图模型

基于图神经网络的社交媒体文本情感分析方法结合了社交媒体文本的图模型，旨在充分利用文本之间的关系和上下文信息，提升情感分类的准确性和上下文感知能力。在这种方法中，社交媒体文本被看作图的节点，而节点之间的关系则由社交媒体平台中的用户交互行为构成，例如点赞、评论、转发等。这样的交互行为能够反映出用户之间的连接和交流，形成一个具有丰富上下文的图结构。

图模型的构建可以通过分析社交媒体平台中的用户关系网络来实现，其中用户是图的节点，而他们之间的关系可以表示为图的边。这种关系可以捕捉到用户之间的社交影响、用户兴趣的相似性以及信息传播的路径等。在图模型中，每个节点（文本）都具有其特定的特征表示，可以使用词嵌入技术将文本转化为连续的向量表示，捕捉文本的语义信息。

3.2.2 图构建方法

通过构建图结构，可以将社交媒体文本转化为一个图，其中文本被视为图的节点，而节点之间的关系则由社交媒体平台中的用户交互行为来确定。这些交互行为可以包括用户之间的关注、点赞、评论等，这些行为反映了用户之间的连接和交流。在图构建过程中，可以利用社交媒体平台提供的API接口或者爬虫技术，收集用户之间的交互行为数据以及与文本相关的信息，如用户的社交关系、用户生成的内容等。通过将这些信息映射到图的节点和边上，可以建立起文本之间的关系和上下文信息。在图构建完成后，可以利用图神经网络模型来学习节点的表示。图神经网络能够在节点上进行信息传递和聚合，通过考虑节点的上下文和邻居节点的信息，来丰富节点的特征表示。

3.3 特征提取

3.3.1 节点表示学习

节点表示学习可以使用词嵌入技术，例如Word2Vec或GloVe，将单词映射为向量表示。这些向量表示可以通过上下文窗口的上下文词汇来学习，从而获取词语的语义信息[3]。此外，还可以使用图神经网络中的节点嵌入技术，例如GraphSAGE 或GCN，通过聚合邻居节点的信息来学习节点的表示。这种聚合可以捕捉社交媒体文本之间的上下文关系和交互行为。通过节点表示学习，社交媒体文本可以被表示为具有丰富语义信息的向量表示。这些表示可以传递到后续的情感分类模型中，用于预测文本的情感倾向。由于节点表示捕捉了文本的上下文关系，情感分类模型可以更好地理解文本之间的联系和语义信息，从而提高情感分类的准确性和表达能力。

3.3.2 图卷积神经网络(GCN)特征提取

图卷积神经网络(GCN)是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。在社交媒体文本情感分析中，可以将文本视为图中的节点，并利用社交媒体平台中的用户交互行为构建图的边。这样的图结构可以捕捉到社交媒体文本之间的关系和上下文信息。在这种方法中，GCN 被用作特征提取器，用于从图结构中获取节点的特征表示。GCN 通过在节点之间传播和聚合信息，利用节点的邻居节点来更新节点的特征表示。这样的特征传播过程能够充分利用节点的上下文关系和交互行为，提取具有丰富语义信息的节点表示。

在社交媒体文本情感分析中，通过将文本转化为节点表示，并利用GCN 进行特征传播和聚合，可以得到丰富的文本特征表示。这些特征表示可以作为输入，用于训练情感分类模型。由于GCN能够利用文本之间的关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，从而增强情感分类模型对社交媒体文本情感的理解和预测能力。

3.4 情感分类

3.4.1 分类器设计和训练

分类器被用作最终的情感分类模型，用于将社交媒体文本分为不同的情感类别，如正面、负面或中性。分类器的设计和训练是关键步骤，以确保模型能够准确地捕捉和预测社交媒体文本中的情感倾向。设计一个有效的分类器需要考虑多个因素，包括特征选择、模型架构和训练策略。在特征选择方面，可以利用图神经网络提取的丰富特征表示作为输入，同时还可以考虑其他文本特征，如词频、词性等，以增强分类器的表达能力。在模型架构方面，可以选择适合社交媒体文本情感分析的经典模型，如卷积神经网络(CNN)或长短期记忆网络(LSTM)，也可以自定义设计模型来适应特定任务的需求[4]。在训练策略方面，可以采用监督学习方法，通过大规模标注的社交媒体文本数据集进行训练，或者结合迁移学习等方法利用预训练的模型来提升分类器的性能。

3.4.2 模型评估和性能指标

对于社交媒体文本情感分析任务，常用的性能指标包括准确率(accuracy)、召回率(recall)、精确率(precision) 和F1 值(F1 score)[5]。准确率衡量了模型正确预测情感类别的能力，召回率评估了模型捕捉真实情感类别的能力，精确率衡量了模型正确预测正样本的能力，而F1值综合考虑了准确率和召回率的平衡。

除了常用的性能指标，还可以考虑其他评估指标，如ROC 曲线和AUC(Area Under Curve)，用于评估模型的分类能力和区分度。这些指标能够提供关于模型在不同情感类别上性能表现的更详细信息[6]。

通过模型评估和性能指标的分析，可以确定图神经网络模型在社交媒体文本情感分析任务中的性能和优劣。如果模型性能不理想，可以通过调整模型架构、优化超参数或增加训练数据等方式来改进模型的性能。

4 结论

基于图神经网络的社交媒体文本情感分析方法为我们提供了一种有效的工具，能够深入理解社交媒体文本中的情感信息。通过结合文本清洗和预处理、情感标注和数据集构建、图模型构建、节点表示学习、图卷积神经网络特征提取、分类器设计和训练、模型评估和性能指标等方法，我们能够更准确地分析和预测社交媒体文本的情感倾向。这些方法的综合应用提高了情感分类的准确性和表达能力，为社交媒体文本情感分析提供了更全面、细致的理解和预测能力。未来的研究可以进一步改进图神经网络模型的设计和训练策略，探索更多的特征提取和表示学习方法，以应对不断演化的社交媒体环境和文本形式。