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《信息处理与管理》期刊2025年刊载的情绪识别研究：基于异构神经网络与微调语言模型的新型框架

作者与机构
本研究由伊朗德黑兰大学电气与计算机工程学院的Abbas Maazallahi（通讯作者）、Masoud Asadpour与设拉子科技大学计算机工程与信息技术系的Parisa Bazmi合作完成，发表于Elsevier旗下期刊《Information Processing and Management》2025年第62卷，文章编号103974。

学术背景
研究聚焦于社交媒体文本情绪分类的挑战。当前，基于微调大语言模型（Fine-tuned Large Language Models, LLMs）的情绪识别存在标签不一致（Non-compliance labeling）问题，即不同模型对同一文本的情绪标注产生冲突，导致分类准确率下降（平均降低5%以上）。该问题在非正式语境（如推特、Reddit）中尤为显著。研究旨在通过构建“合规驱动训练集”（Compliance-driven Training Set）整合多模型共识标签，并结合异构神经网络（Heterogeneous Neural Network, HNN）架构，提升情绪分类的鲁棒性。

研究流程与方法
研究分为预处理与分类两阶段：
1. 预处理阶段
- 数据来源：采用三个公开数据集——GoEmotions（Reddit评论，58,000条）、Friends（电视剧对话，11,731条）和TEC（推特文本，21,047条），覆盖27种情绪类别。
- 标签生成：使用三种微调模型（DistilRoBERTa-base、RoBERTa-large、Friends-specific DistilRoBERTa-v2）对文本独立标注情绪标签，筛选模型间标签一致的“合规样本”构建训练集。
- 创新方法：提出“标签一致性阈值”（Label Agreement Threshold），要求至少两个模型对同一文本的情绪标注完全一致，以此减少噪声标签。

1. 分类阶段
   
   • 异构网络构建：设计包含三类节点（推文T、短语P、情绪标签E）的异构图（Heterogeneous Graph），通过TextRank算法提取关键短语作为中介节点，建立“推文-短语”与“短语-情绪”两类边关系。
     
   • 特征工程：
     
     • 推文节点：融合多模型输出的情绪概率向量，测试拼接（Concatenation）、均值（Mean）、最大值（Max）等五种特征组合策略。
       
     • 短语节点：基于其所属推文的合规标签计算情绪得分均值与标准差，筛选高相关性短语（阈值：均值>0.5且标准差<0.1）。
       
   • 异构神经网络（HNN）：
     
     • 采用基于GraphSAGE的异构消息传递机制，引入语义级注意力（Semantic-level Attention）动态加权不同边类型的贡献。
       
     • 创新性地设计“双路径聚合”（Dual-path Aggregation）：对合规与非合规样本分别训练，通过注意力机制协调两类路径的权重。
       

主要结果
1. 性能提升：在TEC（未参与训练的数据集）上，HNN模型准确率达0.480（非合规集）和0.436（整体），较基线模型（RoBERTa: 0.401）提升8.7%。F1-score在GoEmotions非合规集上从0.434（RoBERTa）提升至0.624（HNN-min）。
2. 标签一致性分析：合规驱动训练集使非合规集的分类准确率平均提高5.2%，证明多模型共识可有效缓解标注歧义。
3. 注意力机制有效性：语义级注意力聚合的F1-score（0.56）显著高于均值聚合（0.45），验证其对复杂情绪上下文的捕捉能力。

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个融合多模型标签共识与异构网络的端到端情绪分类框架，为解决LLMs标注不一致问题提供方法论。
- 证明社交媒体文本的情绪识别需结合语义（短语级特征）与结构（图网络关系），突破传统纯文本模型的局限性。
2. 应用价值：
- 框架可扩展至多语言场景（如作者团队已开发的波斯语数据集FarsInstruct），适用于公共卫生舆情监测（如COVID-19情绪追踪）等实际场景。

研究亮点
1. 方法创新：
- 合规驱动训练集通过标签协同过滤提升数据质量，较传统人工标注成本降低70%。
- 异构网络中的短语中介节点设计，首次实现情绪标签与文本局部特征的显式关联。
2. 技术突破：
- 自研的“双路径聚合”算法在Friends数据集上实现0.868的F1-score，优于单一模型（DistilRoBERTa-v2: 0.843）。

其他发现
研究揭示了当前模型的局限性：
- 精度-召回权衡：HNN在非合规集的召回率（0.677）显著高于基线，但精度（0.636）略低，反映模糊标签的固有挑战。
- 数据依赖性：Friends数据集因语境稀疏导致HNN性能波动（F1-score标准差0.14），未来需引入外部知识增强泛化性。

此报告完整呈现了研究的创新性、方法论严谨性及实际应用潜力，为后续社交媒体情绪分析研究提供了重要参考。