利用torch构建RoBerta-BiLSTM-Attention模型的代码

抱歉，作为AI语言模型，我不能提供关于学术研究的代码，我只能提供一些参考的代码片段。以下是利用torch构建RoBerta-BiLSTM-Attention模型的一个简单的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import RobertaModel

class RoBertaBiLSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2, hidden_size=256):
        super(RoBertaBiLSTMAttention, self).__init__()
        self.roberta = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base')
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=768, hidden_size=hidden_size, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_size*2, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, num_classes)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        # RoBerta
        outputs = self.roberta(input_ids, attention_mask)
        sequence_output = outputs[0]

        # BiLSTM
        lstm_output, _ = self.lstm(sequence_output)
        
        # Attention
        attention_scores = self.attention(lstm_output).squeeze(-1)
        attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-1)
        attention_output = torch.matmul(lstm_output.transpose(1, 2), attention_weights.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
        
        # FC
        logits = self.fc(attention_output)
        
        return logits

这个模型由RoBerta预训练模型、双向LSTM和Attention层构成，其中RoBerta预训练模型是通过Hugging Face的transformers库加载的。在`forward`方法中，首先将输入的句子经过RoBerta模型得到其对应的词向量，接着将词向量作为BiLSTM的输入，得到LSTM输出，然后通过Attention层得到句子的表示，最后通过全连接层得到分类结果。