怎么跑GAT+字词特征的程序

跑GAT+字词特征的程序大致可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转换成模型可读的格式。这包括将文本数据转换成数字表示、划分训练集和测试集等操作。

2. 构建模型：根据需要，可以使用PyTorch等深度学习框架构建GAT模型。在模型中加入字词特征的方法有多种，可以直接将字词特征作为输入，也可以使用嵌入层将其编码为向量形式。

3. 训练模型：将预处理好的数据输入到模型中进行训练。在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数来计算模型的损失，并使用Adam等优化器进行参数优化。

4. 评估模型：在训练完成后，使用测试集数据对模型进行评估。可以使用准确率、F1值等指标来评估模型的性能。

如果你需要具体的代码实现，可以参考一些开源的GAT模型实现，例如PyG库、DGL库等。同时，也需要根据自己的具体需求进行相应的调整和修改。