作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
社会媒体中的文本数据在很长的一段时间内一直被作为文本数据进行处理，但随着互联网技术的发展、社交网络平台日益成为信息源的温床，越来越多的人开始使用社交媒体的工具发表情感或反馈意见。而如今，我们通过手机、平板电脑、笔记本电脑上的各种社交媒体应用、网站、微博、知乎、简书等等，获取到的多是用户对特定主题的情感表达，这些情绪随时可能发生变化，如何从大量的语料中提取出潜藏于其中真正的情感信号，也是一项重要且具有挑战性的问题。此外，在获取到用户的表达情感之后，如何进行有效地分析、理解和总结是另外一个关键问题。传统的统计模型在分析文本数据上效果不佳，因为它们通常需要对文本数据的结构化、有序性进行假设，而社交媒体数据本身就没有固定的结构。因此，在这方面，构建图神经网络（Graph Neural Networks）的方法变得越来越受欢迎。 概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）是一种基于图论的模式识别方法，它能够对复杂的数据依赖关系进行建模并做出预测。它的特点是提供了一种新的处理模式的方式，即将数据看作图形结构，节点表示观测变量，边表示变量间的依赖关系，通过学习这个图形结构和相关的条件概率分布参数，可以预测未知的数据样本。由于其直接处理图结构的能力，PGM 方法在文本分类任务中已经得到了广泛应用。然而，在实际应用中，由于处理大规模的语料库，训练过程耗费大量的时间和资源，使得 PGM 模型难以应用于实时的数据流动场景。因此，如何利用传统机器学习技术和最新图神经网络技术进行结合，同时兼顾 PGM 的可解释性和鲁棒性，是研究者们一直在追求的方向。为了解决社交媒体情感分析问题，本文主要关注以下两个