基于图神经网络（GNN）的文本分类算法

题目描述
文本分类是自然语言处理中的核心任务，旨在将文本自动划分到预定义的类别。传统方法如TF-IDF、CNN或RNN主要处理局部词序或序列信息，但忽略了文本中词语之间的复杂全局语义关系。图神经网络（GNN）通过将文本建模为图结构（节点表示词语或文档，边表示语义关联），能够显式学习非连续词语的依赖关系，提升对长文本或复杂语义的理解。本题目详解如何利用GNN实现文本分类，包括图构建、GNN消息传递机制及分类器设计。

解题过程

1. 文本图构建

   • 节点定义：将每个词语和整个文档作为节点。例如，对于句子“图神经网络擅长处理文本”，词语节点包括{图, 神经, 网络, 擅长, 处理, 文本}，文档节点为一个额外节点（代表整个句子）。
   • 边构建：基于词语共现或语义相似度连接节点。
     • 局部窗口共现：在滑动窗口（如窗口大小=2）内，若两个词语相邻或相近，则添加边。例如“神经”和“网络”共现，形成无向边。
     • 全局文档-词关联：文档节点与所有词语节点相连，边权重可通过TF-IDF计算，强调重要词语。
   • 节点特征初始化：词语节点使用预训练词向量（如Word2Vec），文档节点初始化为所有词向量的平均值。

2. 图神经网络消息传递

   • GNN通过多层邻居信息聚合更新节点表示。以图卷积网络（GCN）为例：
     • 每一层的节点更新公式为：

\[ h_v^{(l+1)} = \sigma \left( \sum_{u \in \mathcal{N}(v) \cup \{v\}} \frac{1}{\sqrt{\hat{d}_v \hat{d}_u}} W^{(l)} h_u^{(l)} \right) \]

   其中 $h_v^{(l)}$ 是节点 $v$ 在第 $l$ 层的表示，$\mathcal{N}(v)$ 是邻居集合，$\hat{d}_v$ 是节点度，$W^{(l)}$ 为可训练权重，$\sigma$ 是激活函数（如ReLU）。  
 - **示例**：对于词语节点“网络”，其邻居包括“神经”“擅长”和文档节点。GCN层会加权聚合这些邻居的信息，更新“网络”的表示，捕获“神经-网络”短语的紧密关联。  

• 多层堆叠（如2层GCN）后，每个节点获得融合全局拓扑的表示。

3. 分类器与训练
   • 取文档节点的最终表示 \(h_{\text{doc}}\) 作为整个文本的嵌入。
   • 接入全连接层和Softmax输出类别概率：

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

• 损失函数使用交叉熵损失，通过梯度下降优化模型参数。

关键优势

• 显式建模词语的远程依赖（如“图”和“文本”虽不连续，但通过文档节点间接关联）。
• 适用于长文本分类，传统CNN/RNN可能丢失全局结构，而GNN通过图结构保持语义完整性。