An Effective Approach for Node Classification in Textual Graphs

📄 arXiv: 2508.05836v1 📥 PDF

作者: Rituparna Datta, Nibir Chandra Mandal

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

提出TAPE与Graphormer融合框架，有效提升文本图节点分类精度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本图节点分类 图神经网络 大型语言模型 知识图谱 ChatGPT

📋 核心要点

  1. 现有文本图节点分类方法难以有效整合文本语义和图结构信息，尤其在处理领域术语和长程依赖方面存在不足。
  2. 论文提出TAPE与Graphormer融合框架，利用LLM生成语义丰富的解释，并结合图结构信息进行节点表示增强。
  3. 在ogbn-arxiv数据集上，该方法分类精度达到0.772，显著优于GCN基线，并在精确率、召回率和F1分数上取得良好结果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，该框架集成了TAPE（文本属性图表示增强）与Graphormer，旨在解决文本属性图（TAG）中节点分类的挑战。现有方法难以有效整合文本的丰富语义和图的结构信息，尤其是在捕获领域术语、长程依赖、适应时间演变以及扩展到大规模数据集方面。该框架利用大型语言模型（LLM），特别是ChatGPT，在TAPE框架内从论文内容生成语义丰富的解释，并将其融合到增强的节点表示中。这些嵌入与结构特征结合，使用具有学习注意力权重的新型集成层。Graphormer的路径感知位置编码和多头注意力机制被用于有效地捕获整个引用网络中的长程依赖关系。在ogbn-arxiv数据集上的实验结果表明，该框架达到了最先进的性能，分类精度为0.772，显著超过了最佳GCN基线0.713。该方法在精确率（0.671）、召回率（0.577）和F1分数（0.610）方面也取得了良好的结果。通过全面的消融研究验证了该方法的有效性，量化了每个组件的贡献，证明了语义和结构信息之间的协同作用。该框架为动态TAG中的节点分类提供了一个可扩展且稳健的解决方案，为知识系统和科学发现的未来研究提供了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本属性图（TAG）中的节点分类问题。现有方法在整合文本语义和图结构信息时存在困难，无法有效捕获领域术语、长程依赖关系，并且难以适应动态图和大规模数据集。这些痛点导致节点分类性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）增强节点表示的语义信息，并结合图神经网络（GNN）捕获图结构信息。通过TAPE框架，LLM可以生成节点文本内容的语义解释，从而弥补传统方法在语义理解方面的不足。同时，利用Graphormer的强大图建模能力，有效捕获节点间的长程依赖关系。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) TAPE模块：利用ChatGPT等LLM，从节点文本内容生成语义丰富的解释。2) 节点表示增强模块：将LLM生成的语义解释与原始节点特征融合，得到增强的节点表示。3) 结构信息建模模块：使用Graphormer对图结构进行建模，捕获节点间的长程依赖关系。4) 集成层：使用学习的注意力权重，将增强的节点表示和Graphormer的输出进行融合，得到最终的节点表示，用于节点分类。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM引入到文本图节点分类任务中，利用LLM的强大语义理解能力增强节点表示。此外，论文还提出了TAPE框架，用于指导LLM生成有用的语义解释。将TAPE与Graphormer结合，充分利用了LLM的语义理解能力和GNN的图建模能力，从而显著提升了节点分类性能。

关键设计：TAPE框架使用ChatGPT生成节点文本内容的解释，并使用特定的prompt工程来指导LLM生成有用的信息。集成层使用注意力机制来学习不同特征的重要性，从而更好地融合语义信息和结构信息。Graphormer使用路径感知位置编码和多头注意力机制来捕获图中的长程依赖关系。损失函数采用交叉熵损失函数，用于训练节点分类器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在ogbn-arxiv数据集上取得了显著的性能提升，分类精度达到0.772，超过了最佳GCN基线0.713。在精确率、召回率和F1分数方面也取得了良好的结果，分别为0.671、0.577和0.610。消融实验证明了TAPE模块和Graphormer模块的有效性，以及语义信息和结构信息之间的协同作用。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于知识图谱、论文引用网络、社交网络等领域。通过提升节点分类精度，可以更准确地进行知识发现、论文推荐、用户画像等任务。该方法在科学发现、信息检索、推荐系统等领域具有重要的应用价值和潜力，并为构建更智能的知识系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Textual Attribute Graphs (TAGs) are critical for modeling complex networks like citation networks, but effective node classification remains challenging due to difficulties in integrating rich semantics from text with structural graph information. Existing methods often struggle with capturing nuanced domain-specific terminology, modeling long-range dependencies, adapting to temporal evolution, and scaling to massive datasets. To address these issues, we propose a novel framework that integrates TAPE (Text-Attributed Graph Representation Enhancement) with Graphormer. Our approach leverages a large language model (LLM), specifically ChatGPT, within the TAPE framework to generate semantically rich explanations from paper content, which are then fused into enhanced node representations. These embeddings are combined with structural features using a novel integration layer with learned attention weights. Graphormer's path-aware position encoding and multi-head attention mechanisms are employed to effectively capture long-range dependencies across the citation network. We demonstrate the efficacy of our framework on the challenging ogbn-arxiv dataset, achieving state-of-the-art performance with a classification accuracy of 0.772, significantly surpassing the best GCN baseline of 0.713. Our method also yields strong results in precision (0.671), recall (0.577), and F1-score (0.610). We validate our approach through comprehensive ablation studies that quantify the contribution of each component, demonstrating the synergy between semantic and structural information. Our framework provides a scalable and robust solution for node classification in dynamic TAGs, offering a promising direction for future research in knowledge systems and scientific discovery.