Bert-bilstm-attention

Bert-BiLSTM-Attention是一种常见的文本分类模型，主要由三个部分组成：Bert编码器，BiLSTM编码器和Attention机制。

首先，输入的文本序列经过Bert编码器，得到每个token对应的向量表示。这些向量表示包含了丰富的上下文信息和语义信息，可以作为文本序列的特征表示。

然后，BiLSTM编码器将Bert编码器的输出作为输入，得到每个token在上下文中的向量表示。BiLSTM可以更好地捕捉文本序列中的长期依赖关系，同时也可以防止过拟合。

最后，通过Attention机制，将BiLSTM编码器的输出进行加权平均，得到文本序列的固定长度向量表示，用于文本分类任务。

Attention机制可以根据不同的任务需求，对BiLSTM编码器的输出进行不同的加权，从而突出不同部分的信息。在文本分类任务中，通常使用self-attention机制，即根据BiLSTM编码器的输出，计算每个token与整个文本序列的相似度，然后根据相似度对每个token进行加权平均，得到文本序列的向量表示。

Bert-BiLSTM-Attention模型结构复杂，参数量较大，但在文本分类等自然语言处理任务中，通常可以获得较好的效果。