关于实现细节存在的问题

[wengyuyuan]

您好，感谢您公开您的代码。代码实现似乎和我对GAT的理解不太相同，所以请教一下您。 在用GAT计算word和sentence之间的边注意力权重的时候，做法是将边的头结点和尾结点的embedding拼接起来再做变换，但是在您的实现中当结点是word时，传入的向量为【0，0，0，0，0，0，0，0】，不知道这里是您有意设计还是实现方面遗漏了？ 感谢您的回复！

[dqwang122]

在您的实现中当结点是word时，传入的向量为[0，0，0，0，0，0，0，0]

不知道这边你具体指的是什么？传入向量具体是指node节点的哪一个feature？

不过我在检查相关代码的时候，确实发现实现上有一些遗漏。在WSGATLayer有一个edge_attention函数，针对edges.src['z'], edges.dst['z']进行attention weight的计算，但是在apply_edges之前只对其中一种类型（word）的z进行赋值。 https://github.com/dqwang122/HeterSumGraph/blob/d338dbedd6ccbb7e6a072c8c5171479b79a9b36d/module/GATLayer.py#L111

实际上由于edges是连接word和sent的，因此src和dst必然有一个z是默认赋值的（也就可能是你提到的默认0的向量赋值）。因此这里其实没有很好的用到两端的信息。这个问题影响WSGATLayer和WSGATLayer，对两端节点类型相同的SGATLayer没有影响。

因为代码涉及到checkpoint的更改，因此对于此问题的修复我放在dev分支中，并且会在readme中注明。感谢你的提醒～

[wengyuyuan]

在您的实现中当结点是word时，传入的向量为[0，0，0，0，0，0，0，0]

不知道这边你具体指的是什么？传入向量具体是指node节点的哪一个feature？

不过我在检查相关代码的时候，确实发现实现上有一些遗漏。在WSGATLayer有一个edge_attention函数，针对edges.src['z'], edges.dst['z']进行attention weight的计算，但是在apply_edges之前只对其中一种类型（word）的z进行赋值。

https://github.com/dqwang122/HeterSumGraph/blob/d338dbedd6ccbb7e6a072c8c5171479b79a9b36d/module/GATLayer.py#L111

实际上由于edges是连接word和sent的，因此src和dst必然有一个z是默认赋值的（也就可能是你提到的默认0的向量赋值）。因此这里其实没有很好的用到两端的信息。这个问题影响WSGATLayer和WSGATLayer，对两端节点类型相同的SGATLayer没有影响。

因为代码涉及到checkpoint的更改，因此对于此问题的修复我放在dev分支中，并且会在readme中注明。感谢你的提醒～

感谢您的回复，对于您的修复还有一点困惑，word结点和sent结点向量的维度并不相同，似乎无法在GAT计算中通过同一个映射函数，不知是否是我漏掉了您将他们word结点和sent结点处理为同一个维度的步骤了

[dqwang122]

word结点和sent结点向量的维度并不相同，似乎无法在GAT计算中通过同一个映射函数

我猜你指的是不是这个： https://github.com/dqwang122/HeterSumGraph/blob/4bf23141c79794383dfa01d558244a4c868763b2/HiGraph.py#L96

在HSG和HDSG里面分别存在n_feature_proj和dn_feature_proj函数将节点维度映射到同一纬度

[wengyuyuan]

word结点和sent结点向量的维度并不相同，似乎无法在GAT计算中通过同一个映射函数

我猜你指的是不是这个：

https://github.com/dqwang122/HeterSumGraph/blob/4bf23141c79794383dfa01d558244a4c868763b2/HiGraph.py#L96

在HSG和HDSG里面分别存在n_feature_proj和dn_feature_proj函数将节点维度映射到同一纬度

我的疑惑是word和sent结点的维度似乎不相同，word的维度是300，sent的维度是64，，在HSG和HDSG里面分别存在n_feature_proj和dn_feature_proj函数将sent节点维度映射到64，这使得word和sent结点的维度不同，想问您的解决方案是把修改n_feature_proj和dn_feature_proj函数将sent节点映射到300吗，和word节点维度一致

[dqwang122]

在这里GAT的实现，word和sent/doc不需要维度一致，在self.word2sent和self.sent2word的初始化可以看到，对应的in_dim和out_dim是不一样的：

# word -> sent
embed_size = hps.word_emb_dim
self.word2sent = WSWGAT(in_dim=embed_size,
                       out_dim=hps.hidden_size,
                       num_heads=hps.n_head,
                       attn_drop_out=hps.atten_dropout_prob,
                       ffn_inner_hidden_size=hps.ffn_inner_hidden_size,
                       ffn_drop_out=hps.ffn_dropout_prob,
                       feat_embed_size=hps.feat_embed_size,
                       layerType="W2S"
                       )

# sent -> word
self.sent2word = WSWGAT(in_dim=hps.hidden_size,
                       out_dim=embed_size,
                       num_heads=6,
                       attn_drop_out=hps.atten_dropout_prob,
                       ffn_inner_hidden_size=hps.ffn_inner_hidden_size,
                       ffn_drop_out=hps.ffn_dropout_prob,
                       feat_embed_size=hps.feat_embed_size,
                       layerType="S2W"
                       )

在更新过程中word始终保持embed_size=300，而sent/doc则是hidden_size=64。当然你也可以添加额外的proj layer或者更改hidden_size使得他们的维度一致，但是这里维度不统一实际不影响实现。

当初设置这个超参数是基于过大的hidden_size和num_layer会使得模型更容易oversmoothing而性能下降的考虑，而embed_size则是考虑保持Glove词向量的维度，不一定是最佳的参数设置。你可以探究更好的超参组。

[wengyuyuan]

可是，在您的dev中WSGATLayer更新函数中，为了用边两端的信息进行更新，您把word结点和sent结点都经过同一个映射函数self.fc，这不就需要word结点和sent结点具有相同的维度吗 g.nodes[wnode_id].data['z'] = self.fc(srch) g.nodes[snode_id].data['z'] = self.fc(dsth) 我尝试过将word节点和sent节点映射为具有同一维度(300维或64维)，效果有些降低。

[dqwang122]

是的，如果你指的是dev分支中的更新，那么确实需要统一word和sent的维度。抱歉，我以为你指的是master分支的实现。 在dev中，需要将hidden size统一成embed_size确保word和sent都可以通过WSGATLayer和SWGATLayer同一个fc函数来映射。 不过更好的实现可能是再添加一个fc函数来进行out_dim和out_dim之间的映射，比如在WSGATLayer中:

# init
self.wsfc = nn.Linear(in_dim, out_dim, bias=False)
self.ssfc = nn.Linear(out_dim, out_dim, bias=False)

# forward
g.nodes[wnode_id].data['z'] = self.wsfc(srch)
g.nodes[snode_id].data['z'] = self.ssfc(dsth)

由于实现上的区别，在可能在超参设置上需要进行一定调整。