基于图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的文本分类算法
字数 2063 2025-11-03 08:34:44

基于图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的文本分类算法

题目描述

在文本分类任务中，传统方法（如TF-IDF、CNN、RNN）通常将文本视为序列或词袋，忽略了单词间复杂的语法和语义关系。图注意力网络（GAT）通过将文本建模为图结构，利用注意力机制动态学习单词间的重要性，从而捕捉全局依赖关系。本题要求基于GAT实现文本分类，核心步骤包括：文本图构建、节点特征初始化、图注意力层设计、分类器优化。

解题步骤

步骤1：文本图构建

目标：将输入文本转换为图结构，其中节点表示单词，边表示单词间的关系。

  • 节点定义：每个单词作为一个节点。若文本长度为 \(n\)，则图包含 \(n\) 个节点。
  • 边构建：
    • 方法1：基于共现关系。设定滑动窗口（如窗口大小 \(k=3\)），若两个单词在窗口内共同出现，则添加一条无向边。
    • 方法2：基于语法依赖树。使用句法分析工具（如Stanford Parser）提取单词间的依存关系，将依存关系作为边。
  • 邻接矩阵：构建对称矩阵 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\)，\(A_{ij}=1\) 表示节点 \(i\) 和 \(j\) 之间有边，否则为0。

步骤2：节点特征初始化

目标：为每个节点（单词）分配初始特征向量。

  • 使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）将单词映射为 \(d\) 维向量，得到节点特征矩阵 \(X \in \mathbb{R}^{n \times d}\)。
  • 若单词不在预训练词表中，采用随机初始化或零填充。

步骤3：图注意力层设计

核心思想：通过注意力机制为邻居节点分配权重，聚合邻居信息以更新节点表示。

  1. 线性变换：对节点特征进行线性变换，增强表达能力：

\[ h_i' = W h_i, \quad W \in \mathbb{R}^{d' \times d} \]

其中 \(h_i\) 是节点 \(i\) 的初始特征，\(d'\) 是变换后的维度。

  1. 注意力系数计算：对每对相邻节点 \(i\) 和 \(j\)，计算注意力分数：

\[ e_{ij} = \text{LeakyReLU} \left( a^T [h_i' \| h_j'] \right) \]

其中 \(a \in \mathbb{R}^{2d'}\) 是可训练参数，\(\|\) 表示拼接操作，LeakyReLU激活函数避免梯度消失。

  1. 归一化注意力权重：使用Softmax对邻居节点的注意力分数归一化：

\[ \alpha_{ij} = \frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k \in \mathcal{N}_i} \exp(e_{ik})} \]

\(\mathcal{N}_i\) 表示节点 \(i\) 的邻居集合（包括自身，即自环）。

  1. 节点更新：加权求和邻居特征，得到新表示：

\[ h_i^{\text{new}} = \sigma \left( \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \alpha_{ij} h_j' \right) \]

\(\sigma\) 为激活函数（如ELU）。

  1. 多头注意力：使用多个独立的注意力头（如 \(K\) 个头）并行计算，将结果拼接或求平均：

\[ h_i^{\text{final}} = \|_{k=1}^K \sigma \left( \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \alpha_{ij}^k W^k h_j \right) \]

步骤4：分类器优化

  1. 图级表示：将所有节点特征通过全局池化（如平均池化）得到文本的全局向量表示：

\[ h_{\text{text}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n h_i^{\text{final}} \]

  1. 全连接层：将 \(h_{\text{text}}\) 输入Softmax分类器：

\[ \hat{y} = \text{Softmax}(W_c h_{\text{text}} + b_c) \]

  1. 损失函数：使用交叉熵损失：

\[ \mathcal{L} = -\sum y \log \hat{y} \]

通过梯度下降（如Adam）优化模型参数。

关键优势

  • 动态权重：注意力机制自动学习单词间的重要性，无需依赖预定义的图结构（如TF-IDF的固定权重）。
  • 全局依赖：通过多跳邻居聚合，捕捉长距离依赖，优于局部窗口化的CNN/RNN。
  • 可解释性：注意力权重可可视化，揭示分类决策的关键单词（如情感分析中的情感词）。

改进方向

  • 引入预训练语言模型（如BERT）初始化节点特征，增强语义表示。
  • 结合层次化图结构（如文档-句子-单词三级图）处理长文本。
  • 使用门控机制控制信息聚合，避免噪声传播。
基于图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的文本分类算法 题目描述 在文本分类任务中，传统方法（如TF-IDF、CNN、RNN）通常将文本视为序列或词袋，忽略了单词间复杂的语法和语义关系。图注意力网络（GAT）通过将文本建模为图结构，利用注意力机制动态学习单词间的重要性，从而捕捉全局依赖关系。本题要求基于GAT实现文本分类，核心步骤包括：文本图构建、节点特征初始化、图注意力层设计、分类器优化。 解题步骤 步骤1：文本图构建 目标 ：将输入文本转换为图结构，其中节点表示单词，边表示单词间的关系。 节点定义 ：每个单词作为一个节点。若文本长度为 \( n \)，则图包含 \( n \) 个节点。 边构建 ： 方法1：基于共现关系。设定滑动窗口（如窗口大小 \( k=3 \)），若两个单词在窗口内共同出现，则添加一条无向边。 方法2：基于语法依赖树。使用句法分析工具（如Stanford Parser）提取单词间的依存关系，将依存关系作为边。 邻接矩阵 ：构建对称矩阵 \( A \in \mathbb{R}^{n \times n} \)，\( A_ {ij}=1 \) 表示节点 \( i \) 和 \( j \) 之间有边，否则为0。 步骤2：节点特征初始化 目标 ：为每个节点（单词）分配初始特征向量。 使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）将单词映射为 \( d \) 维向量，得到节点特征矩阵 \( X \in \mathbb{R}^{n \times d} \)。 若单词不在预训练词表中，采用随机初始化或零填充。 步骤3：图注意力层设计 核心思想 ：通过注意力机制为邻居节点分配权重，聚合邻居信息以更新节点表示。 线性变换 ：对节点特征进行线性变换，增强表达能力： \[ h_ i' = W h_ i, \quad W \in \mathbb{R}^{d' \times d} \] 其中 \( h_ i \) 是节点 \( i \) 的初始特征，\( d' \) 是变换后的维度。 注意力系数计算 ：对每对相邻节点 \( i \) 和 \( j \)，计算注意力分数： \[ e_ {ij} = \text{LeakyReLU} \left( a^T [ h_ i' \| h_ j' ] \right) \] 其中 \( a \in \mathbb{R}^{2d'} \) 是可训练参数，\( \| \) 表示拼接操作，LeakyReLU激活函数避免梯度消失。 归一化注意力权重 ：使用Softmax对邻居节点的注意力分数归一化： \[ \alpha_ {ij} = \frac{\exp(e_ {ij})}{\sum_ {k \in \mathcal{N} i} \exp(e {ik})} \] \( \mathcal{N}_ i \) 表示节点 \( i \) 的邻居集合（包括自身，即自环）。 节点更新 ：加权求和邻居特征，得到新表示： \[ h_ i^{\text{new}} = \sigma \left( \sum_ {j \in \mathcal{N} i} \alpha {ij} h_ j' \right) \] \( \sigma \) 为激活函数（如ELU）。 多头注意力 ：使用多个独立的注意力头（如 \( K \) 个头）并行计算，将结果拼接或求平均： \[ h_ i^{\text{final}} = \| {k=1}^K \sigma \left( \sum {j \in \mathcal{N} i} \alpha {ij}^k W^k h_ j \right) \] 步骤4：分类器优化 图级表示 ：将所有节点特征通过全局池化（如平均池化）得到文本的全局向量表示： \[ h_ {\text{text}} = \frac{1}{n} \sum_ {i=1}^n h_ i^{\text{final}} \] 全连接层 ：将 \( h_ {\text{text}} \) 输入Softmax分类器： \[ \hat{y} = \text{Softmax}(W_ c h_ {\text{text}} + b_ c) \] 损失函数 ：使用交叉熵损失： \[ \mathcal{L} = -\sum y \log \hat{y} \] 通过梯度下降（如Adam）优化模型参数。 关键优势 动态权重 ：注意力机制自动学习单词间的重要性，无需依赖预定义的图结构（如TF-IDF的固定权重）。 全局依赖 ：通过多跳邻居聚合，捕捉长距离依赖，优于局部窗口化的CNN/RNN。 可解释性 ：注意力权重可可视化，揭示分类决策的关键单词（如情感分析中的情感词）。 改进方向 引入预训练语言模型（如BERT）初始化节点特征，增强语义表示。 结合层次化图结构（如文档-句子-单词三级图）处理长文本。 使用门控机制控制信息聚合，避免噪声传播。