有没有GAT+字词特征的示例程序

以下是一个简单的示例程序，演示如何使用GAT和字词特征进行文本分类。该示例使用PyTorch和DGL库。

import torch
from dgl.nn import GATConv
from torch.nn import Linear, ReLU, Sequential, Dropout, ModuleList

class GATWithWordFeatures(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_heads, dropout, word_feature_dim):
        super(GATWithWordFeatures, self).__init__()
        self.gat_layers = ModuleList()
        self.gat_layers.append(GATConv(in_dim + word_feature_dim, hidden_dim, num_heads))
        self.gat_layers.append(GATConv(hidden_dim * num_heads, out_dim, num_heads))
        self.linear = Linear(out_dim * num_heads, out_dim)
        self.dropout = Dropout(dropout)
        self.activation = ReLU()

    def forward(self, g, h, word_features):
        # Add word features to input node feature
        h = torch.cat((h, word_features), dim=1)
        for gat_layer in self.gat_layers:
            h = gat_layer(g, h).flatten(1)
            h = self.dropout(h)
            h = self.activation(h)
        h = self.linear(h)
        return h

# Example usage
g = ... # DGL graph object
h = ... # Node feature tensor of shape (num_nodes, in_dim)
word_features = ... # Word feature tensor of shape (num_nodes, word_feature_dim)

model = GATWithWordFeatures(in_dim=10, hidden_dim=16, out_dim=2, num_heads=2, dropout=0.5, word_feature_dim=5)
output = model(g, h, word_features)

在这个示例中，我们创建了一个使用GAT和字词特征进行文本分类的模型。模型的输入包括一个DGL图对象，节点特征张量（包括每个节点的初始特征和字词特征），以及一些超参数，例如GAT层数，头数等。

我们首先将节点的初始特征和字词特征串联在一起，并将它们传递给第一个GAT层。接下来，我们将每个GAT层的输出展平，然后通过线性层进行降维，并应用激活函数和dropout。最后，我们将输出传递给最终的线性层以获得最终的分类结果。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际使用中需要根据具体问题进行修改和调整。