首次, 用自然语言解释图神经网络
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【导读】GraphNarrator是Emory大学研究团队开发的首个为图神经网络生成自然语言解释的工具。通过构造和优化解释伪标签，再将这些标签蒸馏到一个端到端模型中，使模型能直接输出高质量的自然语言解释，让复杂的图神经网络决策过程变得透明可理解，且在多个真实数据集上验证了其有效性。
图神经网络（GNN）已成为处理结构化数据的核心工具，广泛应用于社交网络、药物设计、金融风控等场景。
然而，现有 GNN 的决策过程高度复杂，且常常缺乏透明度：为什么模型做出这样的预测？关键依据在哪？这成为阻碍其大规模落地的重要瓶颈。
已有方法多基于「重要子图提取」或「节点-边归因」，如 GNNExplainer、PGExplainer 等，但它们只能输出结构片段，不具备人类可读性，且缺乏对文本属性节点的处理能力（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解释生成器GraphNarrator，首次实现从GNN输入输出中，生成高质量的自然语言解释，让图神经网络从「黑盒模型」变为「有理有据的决策体」。
GraphNarrator聚焦于一种重要的图类型Text-Attributed Graphs (TAGs)，即节点特征为自然语言文本（如论文摘要、商品介绍、疾病描述等）。
论文贡献包括：
提出首个自然语言解释框架，将TAG图解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理解能力；
开源工具链，提供高质量伪标签构造器+自监督蒸馏方法，便于迁移至任意GNN任务。
论文第一作者为Emory大学博士生Bo Pan，长期从事图学习与可解释人工智能方向研究。
共同第一作者为USC硕士生Zhen Xiong和Emory大学博士生Guanchen Wu，通讯作者为Emory计算机系副教授Liang Zhao。
该研究获得ACL2025 主会接收，提出首个面向图神经网络的自然语言解释生成器 GraphNarrator。
让GNN开口说话
GraphNarrator 总体包含三步：
1. 构造解释伪标签（Pseudo-label Generation）
使用saliency-based解释方法提取「重要文本+关键邻居节点」，形式是每个特征（节点、边、token）的重要性。
将这些结构转化为结构化Prompt，和问题与预测一起输入GPT模型，生成可解释伪标签。
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）：与模型预测一致，研究人员通过互信息（mutual information）的方式计算生成的文字解释与输入、输出之间的忠实性。
简洁性（conciseness）：信息浓缩、可读性强，鼓励长度更短
GraphNarrator通过专家迭代（Expert Iteration）同时优化这两个目标，确保教师模型（teacher model）生成高质量的解释。
3. 蒸馏解释器（Training Final Explainer）
将伪标签蒸馏进一个端到端模型（文章中使用LlaMA 3.1 8B），直接输入图结构与文本，即可自动输出解释语句。
忠实、可读、用户更爱看！ 数据集
研究人员在多个真实世界的Text-Attributed Graph（TAG）数据集上对GraphNarrator进行了系统评估，包括：
Cora：论文引文图，节点为论文，文本为摘要
DBLP：作者合作图，文本为论文列表
PubMed：生物医学文献图
对比方法：
各主流 LLM（LLaMA 3.1-8B、GPT‑3.5、GPT‑4o）Zero-shot生成解释
SMV：基于GPT‑4o的saliency解释模板转换方法
GraphNarrator（基于LLaMA 3.1-8B）
评估目标是检验 GraphNarrator 生成的自然语言解释是否忠实、准确、可读、受用户喜爱。
评测结果
研究人员通过自动方式和人工方式评测该方法生成的解释质量。
自动评测中，GraphNarrator在Simulatability上全面领先（+8‐10%），证明解释内容高度还原了GNN预测；
PMI‑10%覆盖率提升显著（平均+8.2%），表明能捕捉到最重要的token； Brevity（解释长度/输入长度）下降超13%，验证其「短小精炼」能力。
人工评测中，有计算语言学背景的评审从易读性、洞察力、结构信息、语义信息4个方向打分（1–7 分制）。
结果表明各项均优于GPT‑4o、SMV，尤其在结构理解上优势明显（+33%），解释更流畅、逻辑清晰，获得真实用户的更高信任。
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生意社：9月9日万华化学华北地区正丁醇行情生意社09月09日讯9月9日，万华化学华北地区正丁醇报价参考6000元/吨，价格暂时稳定。【大宗商品公式定价原理】生意社基准价是基于价格大数据与生意社价格模型产生的交易指导价，又称生意社价格。可用于确定以下两种需求的交易结算价：1、指定日期的结算价2、指定周期的平均结算价定价公式：结算价=生意社基准
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