基于圖神經網絡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

社交媒體已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分，通過社交媒體平臺，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據源。情感分析作為自然語言處理的重要任務之一，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。為了解決問題，圖神經網絡被引入社交媒體文本情感分析中。圖神經網絡是一種適用于處理圖結構數據的強大工具，它通過學習節點之間的連接和交互關系來推斷節點的屬性和標簽。在社交媒體文本情感分析中，可以將文本看作節點，將用戶之間的關系看作圖中的邊，通過圖神經網絡模型來學習文本之間的關系和上下文信息，從而更準確地進行情感分類。

1 圖神經網絡的基本原理和變體

1.1 基本原理

圖神經網絡是一種基于圖結構數據進行學習和推斷的機器學習模型。與傳統的神經網絡主要關注于處理向量和矩陣數據不同，圖神經網絡通過建模節點之間的連接關系來捕捉數據中的結構信息。圖神經網絡的基本原理可以分為兩個關鍵步驟：節點表示學習和圖卷積操作。

節點表示學習是圖神經網絡的核心任務之一，旨在將每個節點表示為具有豐富語義信息的向量。在圖神經網絡中，每個節點的表示通過考慮其自身的特征以及其鄰居節點的信息來進行學習。通過迭代地聚合鄰居節點的信息，每個節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平均或更復雜的遞歸神經網絡(RNN) 或長短期記憶(LSTM)等結構[1]。

圖卷積操作是圖神經網絡中的關鍵操作，它類似于傳統卷積神經網絡中的卷積操作，但在圖結構數據上進行。通過圖卷積操作，每個節點可以利用其鄰居節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點的加權平均來更新節點的特征表示，其中權重可以表示節點之間的關系強度或重要性。通過多次圖卷積操作，每個節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) 圖卷積網絡(Graph Convolutional Networks，GCN)：GCN 是最早被提出并廣泛應用的圖神經網絡變體之一。它通過在每一層中聚合節點的鄰居信息，使用鄰居節點的加權平均來更新節點的特征表示。GCN可以在保留局部連接信息的同時，利用高階鄰居節點的信息來進行節點表示學習。

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

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

2 傳統情感分析方法

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據來構建情感分類模型。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)基于規則的方法：基于規則的方法使用人工定義的規則和規則庫來進行情感分析。這些規則可以基于詞語、語法結構、上下文等進行設計，通過匹配和判斷規則來確定文本的情感極性。該方法的優勢在于可以直觀地利用人類專業知識，但需要人工定義規則并不斷維護更新。

3 基于圖神經網絡的社交媒體文本情感分析方法

3.1 數據預處理

3.1.1 文本清洗和預處理

基于圖神經網絡的社交媒體文本情感分析方法結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性和噪聲的文本數據，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、拼寫錯誤等非規范化的內容，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、消除重復內容等。通過這些清洗步驟，可以減少數據噪聲對情感分析的干擾，提高模型的性能。與此同時，文本預處理對于構建圖結構和特征提取至關重要。在構建圖結構時，可以將社交媒體文本看作節點，并基于用戶之間的關系（如關注、點贊、評論等）構建圖的邊[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聯關系。

3.1.2 情感標注和數據集構建

情感標注是關鍵的步驟之一。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范或標簽集。另外，數據集構建是在情感標注的基礎上構建訓練數據集的過程。可以選擇從社交媒體平臺上收集大規模的文本數據，并將其與情感標簽進行關聯。這樣可以通過利用社交媒體的API接口或爬蟲技術來實現。構建數據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。

在數據集構建過程中，還需要考慮數據的平衡性和質量，確保不同情感類別的樣本數量相對均衡，以避免分類器對某些情感類別的偏好。同時，需要進行數據質量控制，例如排除包含垃圾信息、重復內容或不相關文本的樣本。通過結合情感標注和數據集構建，可以得到一個具有情感標簽的訓練數據集，用于訓練和評估圖神經網絡模型。

3.2 圖構建

3.2.1 社交媒體文本的圖模型

基于圖神經網絡的社交媒體文本情感分析方法結合了社交媒體文本的圖模型，旨在充分利用文本之間的關系和上下文信息，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點，而節點之間的關系則由社交媒體平臺中的用戶交互行為構成，例如點贊、評論、轉發等。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構。

圖模型的構建可以通過分析社交媒體平臺中的用戶關系網絡來實現，其中用戶是圖的節點，而他們之間的關系可以表示為圖的邊。這種關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，每個節點（文本）都具有其特定的特征表示，可以使用詞嵌入技術將文本轉化為連續的向量表示，捕捉文本的語義信息。

3.2.2 圖構建方法

通過構建圖結構，可以將社交媒體文本轉化為一個圖，其中文本被視為圖的節點，而節點之間的關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，收集用戶之間的交互行為數據以及與文本相關的信息，如用戶的社交關系、用戶生成的內容等。通過將這些信息映射到圖的節點和邊上，可以建立起文本之間的關系和上下文信息。在圖構建完成后，可以利用圖神經網絡模型來學習節點的表示。圖神經網絡能夠在節點上進行信息傳遞和聚合，通過考慮節點的上下文和鄰居節點的信息，來豐富節點的特征表示。

3.3 特征提取

3.3.1 節點表示學習

節點表示學習可以使用詞嵌入技術，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，還可以使用圖神經網絡中的節點嵌入技術，例如GraphSAGE 或GCN，通過聚合鄰居節點的信息來學習節點的表示。這種聚合可以捕捉社交媒體文本之間的上下文關系和交互行為。通過節點表示學習，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的情感分類模型中，用于預測文本的情感傾向。由于節點表示捕捉了文本的上下文關系，情感分類模型可以更好地理解文本之間的聯系和語義信息，從而提高情感分類的準確性和表達能力。

3.3.2 圖卷積神經網絡(GCN)特征提取

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

在社交媒體文本情感分析中，通過將文本轉化為節點表示，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。分類器的設計和訓練是關鍵步驟，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、模型架構和訓練策略。在特征選擇方面，可以利用圖神經網絡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。在模型架構方面，可以選擇適合社交媒體文本情感分析的經典模型，如卷積神經網絡(CNN)或長短期記憶網絡(LSTM)，也可以自定義設計模型來適應特定任務的需求[4]。在訓練策略方面，可以采用監督學習方法，通過大規模標注的社交媒體文本數據集進行訓練，或者結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，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分度。這些指標能夠提供關于模型在不同情感類別上性能表現的更詳細信息[6]。

通過模型評估和性能指標的分析，可以確定圖神經網絡模型在社交媒體文本情感分析任務中的性能和優劣。如果模型性能不理想，可以通過調整模型架構、優化超參數或增加訓練數據等方式來改進模型的性能。

4 結論

基于圖神經網絡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。通過結合文本清洗和預處理、情感標注和數據集構建、圖模型構建、節點表示學習、圖卷積神經網絡特征提取、分類器設計和訓練、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網絡模型的設計和訓練策略，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境和文本形式。