DCA特征融合的代码实现

DCA（Dynamic Co-Attention）是一种基于深度学习的文本特征融合方法，可以用于文本分类、问答等任务。以下是一个基于TensorFlow实现DCA特征融合的代码示例：

import tensorflow as tf

class DCA(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, hidden_size, **kwargs):
        self.hidden_size = hidden_size
        super(DCA, self).__init__(**kwargs)
        
    def build(self, input_shape):
        assert isinstance(input_shape, list)
        self.Wq = self.add_weight(name='Wq', shape=(input_shape[0][-1], self.hidden_size),
                                  initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(),
                                  trainable=True)
        self.Wp = self.add_weight(name='Wp', shape=(input_shape[1][-1], self.hidden_size),
                                  initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(),
                                  trainable=True)
        self.Wx = self.add_weight(name='Wx', shape=(input_shape[0][-1], self.hidden_size),
                                  initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(),
                                  trainable=True)
        super(DCA, self).build(input_shape)
        
    def call(self, inputs):
        assert isinstance(inputs, list)
        q, p = inputs
        # co-attention
        Q = tf.matmul(q, self.Wq) # (batch_size, q_len, hidden_size)
        P = tf.matmul(p, self.Wp, transpose_b=True) # (batch_size, hidden_size, p_len)
        S = tf.matmul(Q, P) # (batch_size, q_len, p_len)
        a_Q = tf.nn.softmax(S, axis=1) # (batch_size, q_len, p_len)
        a_P = tf.nn.softmax(S, axis=2) # (batch_size, q_len, p_len)
        c_Q = tf.matmul(a_Q, p) # (batch_size, q_len, hidden_size)
        c_P = tf.matmul(tf.matmul(a_Q, a_P, transpose_b=True), q) # (batch_size, p_len, hidden_size)
        # dynamic fusion
        x = tf.concat([q, c_Q, q*c_Q, q*c_P], axis=-1) # (batch_size, q_len, 4*hidden_size)
        u = tf.matmul(x, self.Wx) # (batch_size, q_len, hidden_size)
        return u

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        assert isinstance(input_shape, list)
        return (input_shape[0][0], input_shape[0][1], self.hidden_size)

该代码实现了DCA的主要步骤：

1. 首先进行co-attention，即计算问题和文本之间的交互，得到问题和文本的注意力权重；
2. 然后进行dynamic fusion，将问题、文本和注意力权重进行融合，得到最终的特征表示。

使用该DCA层可以方便地将文本特征融合到一起，例如：

import tensorflow as tf

q_input = tf.keras.Input(shape=(None, 128), name='q_input')
p_input = tf.keras.Input(shape=(None, 128), name='p_input')
dca = DCA(hidden_size=64)([q_input, p_input])
output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(dca)

model = tf.keras.Model(inputs=[q_input, p_input], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(x=[q_train, p_train], y=y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=([q_val, p_val], y_val))

上述代码中，q_input和p_input分别表示问题和文本的输入，经过DCA层进行特征融合，最终输出一个10维的向量。在训练时，需要将问题、文本和标签一起作为训练数据。