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首次,用自然语言诠释图神经网络 _ ACL 2025

2025-07-06 01:58:09
泉源:

猫眼影戏

作者:

韩笑

手机审查

  猫眼影戏记者 张菲菲 报道w3u7903ejky2ywls

新智元报道

编辑:LRST

【新智元导读】GraphNarrator是Emory大学研究团队开发的首个为图神经网络天生自然语言诠释的工具 。通过结构和优化诠释伪标签,再将这些标签蒸馏到一个端到端模子中,使模子能直接输出高质量的自然语言诠释,让重大的图神经网络决议历程变得透明可明确,且在多个真实数据集上验证了其有用性 。

图神经网络(GNN)已成为处置惩罚结构化数据的焦点工具,普遍应用于社交网络、药物设计、金融风控等场景 。

然而,现有 GNN 的决议历程高度重大,且经常缺乏透明度:为什么模子做出这样的展望?要害依据在哪?这成为阻碍其大规模落地的主要瓶颈 。

已有要领多基于「主要子图提取」或「节点-边归因」,如 GNNExplainer、PGExplainer 等,但它们只能输出结构片断,不具备人类可读性,且缺乏对文本属性节点的处置惩罚能力(如文献图、商品图) 。

Emory大学的研究团队提出了首个面向图神经网络的自然语言诠释天生器GraphNarrator,首次实现从GNN输入输出中,天生高质量的自然语言诠释,让图神经网络从「黑盒模子」变为「有理有据的决议体」 。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2410.15268

代码链接:https://github.com/pb0316/GraphNarrator

GraphNarrator聚焦于一种主要的图类型Text-Attributed Graphs (TAGs),即节点特征为自然语言文本(如论文摘要、商品先容、疾病形貌等) 。

论文孝顺包括:

提出首个自然语言诠释框架,将TAG图诠释从结构层面扩展至语言层 ;

统一结构化与语言信息,桥接图结构推理与LLM明确能力 ;

开源工具链,提供高质量伪标签结构器+自监视蒸馏要领,便于迁徙至恣意GNN使命 。

论文第一作者为Emory大学博士生Bo Pan,恒久从事图学习与可诠释人工智能偏向研究 。

配合第一作者为USC硕士生Zhen Xiong和Emory大学博士生Guanchen Wu,通讯作者为Emory盘算机系副教授Liang Zhao 。

该研究获得ACL2025 主会吸收,提出首个面向图神经网络的自然语言诠释天生器 GraphNarrator 。

让GNN启齿语言

GraphNarrator 总体包括三步:

1. 结构诠释伪标签(Pseudo-label Generation)

使用saliency-based诠释要领提取「主要文本+要害邻人节点」,形式是每个特征(节点、边、token)的主要性 。

将这些结构转化为结构化Prompt,和问题与展望一起输入GPT模子,天生可诠释伪标签 。

2. 优化伪标签(Filtering via Expert-Designed Criteria)

通过两大标准筛选质量更高的伪标签:

忠实性(faithfulness):与模子展望一致,研究职员通过互信息(mutual information)的方法盘算天生的文字诠释与输入、输出之间的忠实性 。

精练性(conciseness):信息浓缩、可读性强,勉励长度更短

GraphNarrator通过专家迭代(Expert Iteration)同时优化这两个目的,确保西席模子(teacher model)天生高质量的诠释 。

3. 蒸馏诠释器(Training Final Explainer)

将伪标签蒸馏进一个端到端模子(文章中使用LlaMA 3.1 8B),直接输入图结构与文本,即可自动输出诠释语句 。

忠实、可读、用户更爱看!

数据集

研究职员在多个真实天下的Text-Attributed Graph(TAG)数据集上对GraphNarrator举行了系统评估,包括:

Cora:论文引文图,节点为论文,文本为摘要

DBLP:作者相助图,文本为论文列表

PubMed:生物医学文献图

比照要领:

各主流 LLM(LLaMA?3.1-8B、GPT?3.5、GPT?4o)Zero-shot天生诠释

SMV:基于GPT?4o的saliency诠释模板转换要领

GraphNarrator(基于LLaMA 3.1-8B)

评估目的是磨练 GraphNarrator 天生的自然语言诠释是否忠实、准确、可读、受用户喜欢 。

评测效果

研究职员通过自动方法和人工方法评测该要领天生的诠释质量 。

自动评测中,GraphNarrator在Simulatability上周全领先(+8‐10%),证实诠释内容高度还原了GNN展望 ;

PMI?10%笼罩率提升显著(平均+8.2%),批注能捕获到最主要的token ; Brevity(诠释长度/输入长度)下降超13%,验证其「短小精炼」能力 。

人工评测中,有盘算语言学配景的评审从易读性、洞察力、结构信息、语义信息4个偏向打分(1–7 分制) 。

效果批注各项均优于GPT?4o、SMV,尤其在结构明确上优势显着(+33%),诠释更流通、逻辑清晰,获得真适用户的更高信任 。

参考资料:

https://arxiv.org/pdf/2410.15268

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责编:秦静雯

审核:项俊波

责编:丁明玉

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