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　　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。

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　　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■■★★■◆。

　　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」。

　　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。

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　　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◆■■■。

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　　【新智元导读】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。

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　　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。

　　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。

　　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）。

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　　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。

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　　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。

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　　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◆◆◆★★。

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　　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）★★★■。