في هذا العمل، نقدم شبكة الرسم البياني النجمية (GraphStar)، وهي بنية جديدة وموحدة لشبكات الأعصاب الرسومية التي تستفيد من آلية تمرير الرسائل وآلية الانتباه لأداء مهام التنبؤ المتعددة - تصنيف العقد، تصنيف الرسم البياني وتوقع الروابط. يعالج GraphStar العديد من التحديات السابقة التي واجهت شبكات الأعصاب الرسومية ويحقق تمثيلًا غير محلي دون زيادة عمق النموذج أو تحمل تكاليف حسابية ثقيلة. كما نقترح طريقة جديدة للتعامل مع تحليل المشاعر المتعلق بموضوع معين اعتمادًا على تصنيف العقد وتصنيف النصوص كتصنيف للرسم البياني. يظهر عملنا أن العقد "النجمية" يمكنها تعلم تمثيل فعال للبيانات الرسومية وتحسين الطرق الحالية للمهام الثلاثة. وبشكل خاص، بالنسبة لتصنيف الرسم البياني وتوقع الروابط، فإن GraphStar يتفوق على النماذج الأكثر تقدمًا حاليًا بنسبة 2-5% في عدة مقاييس أساسية.