文本属性图Text-Attributed Graphs（TAGs）是一种在节点上有丰富文本信息的图结构， TAGs 广泛应用于社交网络（social network）、引用网络（citation network）和推荐系统（recommendation system）等实际场景中。由于其强大且通用的表达能力，该领域近年来得到了快速发展。

然而目前TAGs面临三大挑战：

1. 现有的TAGs数据集一般仅在节点上包含文本信息，而边的信息往往被简化为二元或分类属性。边文本（edge text）的缺乏限制了对文本实体间复杂语义关系的表达和理解（比如一个实体局部的一些概念如何与另一实体的局部相关），阻碍了图数据挖掘技术的进一步发展；

2. 文本图数据格式和实验设置不统一，难以进行模型之间的比较；

3. 由于缺乏全面的基准测试和分析，对图模型处理边文本信息能力仍然了解的很欠缺。

  论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.10310

  代码地址：https://github.com/Zhuofeng-Li/TEG-Benchmark

  数据集地址：https://huggingface.co/datasets/ZhuofengLi/TEG-Datasets

为了解决这一问题，上海大学、山东大学、埃默里大学等学术机构的研究人员联合推出了TEG-DB，一个全面的基于文本边的图数据集和基准测试（A Comprehensive Dataset and Benchmark of Textual-Edge Graphs）。

目前，论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。

其主要有三个特点：

1. TEG-DB datasets提供了涵盖4个领域9个统一格式的TEG数据集，规模从小到大不等，均包含丰富的节点和边的原始文本数据，这些数据集填补了TEGs领域的空白，旨在为相关研究提供重要数据集资源。

2. 研究人员开发了TEGs研究的标准化流程，涵盖数据预处理、加载和模型评估等关键阶段。

3. 研究人员进行了广泛的基准实验，并对基于TEGs的方法进行了全面分析，深入探讨了不同模型及不同规模pre-trained language models（PLMs）生成的嵌入的效果、在GNNs中使用分离和交织嵌入方法（seperate and entangled embedding methods）的影响、边文本的作用以及不同领域数据集的影响。

TEG Datasets

为了构建同时满足节点和边具有丰富文本信息的数据集，研究人员选择了来自不同领域和规模的9个数据集。

具体包括4个来自Goodreads的图书推荐领域用户-书籍评论网络，2个来自Amazon的电商购物网络，1个来自Semantic Scholar的学术引用网络，以及 2个来自Reddit和Twitter的社交网络。数据集统计请见下表：

TEG Methods

基于 PLM 的范式

PLM通过大规模文本训练，能够理解词语、短语和句子的语义关系和上下文。

基于PLM的方法首先将TEG中节点和边的文本通过PLM进行嵌入表示 (embed)，例如对于节点u，通过embed其自身以及所连接的边文本，可以得到 embedding 作为节点u初始化特征 (feature) 。之后使用多层感知器（MLP）整合TEG中的语义信息，获得最终的节点表征。公式如下：

其中，表示第k层MLP中节点u的表示，T_u和分别为节点u和连接节点v与u边e_v,u的原始文本，节点v是u的邻居，ψ为MLP的可训练参数。

尽管PLM显著提升了节点的表征能力，但由于未考虑TEG拓扑结构，限制了其对TEG中完整语义信息的捕捉。

基于 Edge-aware GNN 的范式

GNN通过消息传递 （message passing）来提取图结构中有意义的表征信息，具体定义如下：

其中，表示GNN第k层中节点u的表征，初始特征向量通过使用PLM对节点的原始文本进行embed获得。从节点v到节点u的边，其特征e_v,u同样由PLM对于边的原始文本进行embed得到。k代表GNN的层数，N表示邻居节点集合，u为目标节点，ω为GNN中的学习参数。

然而，这种方法存在两个主要问题：

1. 现有的图机器学习方法如GNN对于边通常基于连通性（即二元属性表示是否有连接）和边属性（如类别或数值属性）进行操作，而非基于文本属性。然而在TEG中，边包含了丰富的文本，这便导致GNN远不足以处理这些复杂的文本信息所产生的语义关系。

2. 基于GNN的方法在捕捉节点以及边文本的上下文语义方面存在局限性。在TEG中，边和节点的文本通常交织在一起，在嵌入过程中将它们分别进行嵌入表示（seperate embedding），可能导致相互依赖关系信息的丢失，从而削弱GNN在整个消息传递过程中的有效性。

基于Entangled GNN的范式

传统GNN方法将边和节点文本分离进行嵌入（seperate embedding），可能导致大量信息损失，特别是在TEG中。

例如，在一个citation network中，每个节点表示一篇论文，一条边可能表示某篇论文引用、批评或使用了另一篇论文的某一部分。

因此，边文本是不能独立于论文节点存在的，这便对节点以及边seperate embedding方法提出了挑战。

为避免文本嵌入后节点和边交互时的信息丢失，提出了一种新的方法 Entangled GNN，先将边文本和节点文本Entangle在一起，再进行embed，作为节点的初始化embedding。随后对节点进行消息传递操作。

该方法的公式如下：

其中，表示GNN第k层中节点u的表示。T_v、T_u和分别表示节点v、节点u及其连接边的原始文本。k为GNN的层数，N表示邻居节点集合，u为目标节点，ω为GNN中的学习参数。

相比于现有方法，该方法的优势在于能够有效保留节点与边之间的语义关系，更适合捕捉复杂的关系。

LLM as Predictor 的范式

利用LLM强大的文本理解能力，LLM可以直接被用于解决图级别问题。具体而言，为每个数据集采用一个包含相应的节点和边文本的text prompt，从而让LLM回答特定问题，例如节点分类或链接预测。

可以正式定义如下：

其中，f是提供图信息的prompt，G表示一个TEG，Q为问题。

TEG实验结果

Baselines

在基于PLM的范式中，使用三种不同规模的PLM对节点文本进行编码，以生成节点的初始嵌入。三种模型分别是：大模型GPT-3.5-TURBO，中型模型Bert-Large，以及小型模型Bert-Base。

在基于Edge-aware GNN的范式中，选择了五种流行的Edge-aware GNN模型：GraphSAGE、GeneralConv、GINE、EdgeConv和GraphTransformer。使用与PLM范式相同的三种规模的PLM对节点和边的文本进行编码，之后这些文本嵌入作为节点和边的初始特征。

在基于Entangled GNN的范式中，实验设置与Edge-aware GNN相同除了使用Entangled方式通过GPT-3.5-TURBO对于节点和边的文本进行编码。

在LLM as Predictor的范式中，选择通过API访问GPT-3.5-TURBO和GPT-4，以平衡性能和成本。

Node Classification

下表展示了不同数据集上节点分类在中的效果：

Link Prediction

下表展示了不同数据集上链接预测的效果：

总结

研究人员推出了首个Textual-Edge Graph基准，TEG-DB，旨在深入研究TEG上的图表示学习。

与传统的仅包含节点文本信息的TAG不同，TEG涵盖了节点和边的文本内容。

研究人员收集并提供了9个全面的TEG数据集，以促进NLP和GNN社区对于TEG的合作与探索，其Benchmark对各种学习方法进行了全面评估，确认了它们的有效性和局限性。

此外，研究人员计划继续挖掘和构建更多研究导向的TEG，以推动该领域的持续发展。

文章第一作者为上海大学的本科生李卓风，通讯作者为埃默里大学计算机系的赵亮教授。

共同作者包括埃默里大学的博士生胡云桐、张铮、凌辰，本科生 Sirui Li，中国石油大学本科生刘众源，约翰·霍普金斯大学硕士生 Xiangnan Zhang，山东大学本科生 Zixing Gou。