HAN图神经网络实现

HAN（Hierarchical Attention Network）是一种用于处理文本数据的图神经网络模型。可以对文本数据进行层次化的建模，并利用注意力机制来捕捉不同层次的语义信息。

HAN模型的实现可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先，需要将文本数据转换为数值表示。可以使用词嵌入（Word Embedding）技术将每个单词映射为一个固定长度的向量。然后，可以使用分词技术将文本划分为单词序列，并将每个单词映射为对应的词嵌入向量。

2. 构建层次化结构：HAN模型由两个层次组成，分别是句子级别和文档级别。在句子级别，可以使用循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN）对每个句子进行建模。在文档级别，可以使用注意力机制对不同句子的重要性进行加权。

3. 注意力机制：注意力机制用于对不同层次的语义信息进行加权。在HAN模型中，可以使用自注意力机制（Self-Attention）来计算每个句子或者单词的重要性。通过计算注意力权重，可以将重要的信息聚焦在一起。

4. 模型训练和优化：在构建好HAN模型后，可以使用标注好的数据进行模型的训练。可以使用交叉熵损失函数来度量模型的预测结果与真实标签之间的差异，并使用梯度下降等优化算法来更新模型的参数。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用PyTorch库来实现HAN模型：

import torch
import torch.nn as nn

class HAN(nn.Module):
    def __init__(self, num_words, num_sentences, embedding_dim, hidden_dim):
        super(HAN, self).__init__()
        self.word_embedding = nn.Embedding(num_words, embedding_dim)
        self.sentence_rnn = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, bidirectional=True)
        self.word_attention = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1)
        self.document_rnn = nn.GRU(hidden_dim * 2, hidden_dim, bidirectional=True)
        self.sentence_attention = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, num_classes)

    def forward(self, input):
        # Word level
        word_embedded = self.word_embedding(input)  # (batch_size, num_sentences, num_words, embedding_dim)
        batch_size, num_sentences, num_words, embedding_dim = word_embedded.size()
        word_embedded = word_embedded.view(batch_size * num_sentences, num_words, embedding_dim)
        word_output, _ = self.sentence_rnn(word_embedded)  # (batch_size * num_sentences, num_words, hidden_dim * 2)
        word_attention_weights = torch.softmax(self.word_attention(word_output), dim=1)  # (batch_size * num_sentences, num_words, 1)
        word_output = word_output * word_attention_weights
        sentence_embedded = torch.sum(word_output, dim=1)  # (batch_size * num_sentences, hidden_dim * 2)

        # Sentence level
        sentence_embedded = sentence_embedded.view(batch_size, num_sentences, -1)
        sentence_output, _ = self.document_rnn(sentence_embedded)  # (batch_size, num_sentences, hidden_dim * 2)
        sentence_attention_weights = torch.softmax(self.sentence_attention(sentence_output), dim=1)  # (batch_size, num_sentences, 1)
        sentence_output = sentence_output * sentence_attention_weights
        document_embedded = torch.sum(sentence_output, dim=1)  # (batch_size, hidden_dim * 2)

        # Classification
        output = self.fc(document_embedded)  # (batch_size, num_classes)
        return output

这段代码实现了一个简单的HAN模型，其中包括了词嵌入层、句子级别RNN、注意力机制和文档级别RNN。你可以根据自己的数据和任务需求进行相应的修改和调整。