基于transformer的商品评论情感分析 (2)keras构建多头自注意力(transformer)模型

我们基于transformer的商品评论情感分析中，使用keras构建了多头自注意力(transformer)模型。首先，我们导入了keras和其他必要的库，然后定义了一个TransformerBlock类来创建多头自注意力层。接着，我们使用keras的Input和Dense函数定义了模型的输入和输出层。在TransformerBlock类中，我们利用keras的MultiHeadAttention和LayerNormalization函数实现了多头自注意力机制，并结合全连接层和残差连接来构建了完整的transformer模型。

在模型训练阶段，我们使用了keras的Adam优化器和SparseCategoricalCrossentropy损失函数，并通过compile函数将模型编译起来。然后，我们使用fit函数对模型进行训练，并传入训练集和验证集进行交叉验证。在预测阶段，我们使用keras的predict函数对新的评论进行情感分析，并根据输出的情感得分进行分类判断。

通过使用keras构建基于transformer的商品评论情感分析模型，我们能够实现对商品评论的自动情感分析，并可以通过该模型来识别用户对商品的态度和情感倾向。同时，基于transformer的模型在处理长文本和建模文本之间的依赖关系方面具有优势，可以更准确地捕捉到评论中的情感信息，从而提高情感分析的准确性和效率。这将对商家分析用户反馈、改进产品质量和提升用户体验具有积极的意义。

相关问题

transformer中又多头注意力机制和交叉注意力机制对吗

是的，在Transformer中有多头注意力机制和交叉注意力机制。

多头注意力机制是指将输入分成多个头，每个头都进行注意力计算，最后将它们合并在一起。这种方法可以使模型更好地捕捉输入中的不同特征，从而提高模型的性能。

交叉注意力机制是指在编码器和解码器之间引入注意力机制，以便解码器可以在生成输出时关注编码器中的不同部分。这种方法可以帮助模型更好地理解输入和输出之间的关系，从而提高模型的性能。

下面是一个使用多头注意力机制和交叉注意力机制的Transformer模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义一个多头注意力层
class MultiHeadAttention(layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.embed_dim = embed_dim
        if embed_dim % num_heads != 0:
            raise ValueError(
                f"embedding dimension = {embed_dim} should be divisible by number of heads = {num_heads}"
            )
        self.projection_dim = embed_dim // num_heads
        self.query_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.key_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.value_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.combine_heads = layers.Dense(embed_dim)

    def attention(self, query, key, value):
        score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
        dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
        scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key)
        weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1)
        output = tf.matmul(weights, value)
        return output, weights

    def separate_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.projection_dim))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, inputs):
        # 获取输入
        query, key, value, mask = inputs["query"], inputs["key"], inputs["value"], inputs["mask"]
        batch_size = tf.shape(query)[0]

        # 将输入通过全连接层进行变换
        query = self.query_dense(query)
        key = self.key_dense(key)
        value = self.value_dense(value)

        # 将输入分成多个头
        query = self.separate_heads(query, batch_size)
        key = self.separate_heads(key, batch_size)
        value = self.separate_heads(value, batch_size)

        # 计算注意力
        attention, weights = self.attention(query, key, value)

        # 将多个头合并在一起
        attention = tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim))
        output = self.combine_heads(concat_attention)

        return output

# 定义一个Transformer模型
class Transformer(keras.Model):
    def __init__(self, num_layers, embed_dim, num_heads, fully_connected_dim, input_vocab_size, target_vocab_size, dropout_rate=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_layers = num_layers

        # 定义编码器
        self.encoder = keras.Sequential(
            [layers.Embedding(input_vocab_size, embed_dim),]
            + [
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                layers.Dense(fully_connected_dim, activation="relu"),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                MultiHeadAttention(embed_dim, num_heads),
                layers.Dropout(dropout_rate),                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                layers.Dense(embed_dim, activation="relu"),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
            ]
            * num_layers
        )

        # 定义解码器
        self.decoder = keras.Sequential(
            [layers.Embedding(target_vocab_size, embed_dim),]
            + [
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                layers.Dense(fully_connected_dim, activation="relu"),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                MultiHeadAttention(embed_dim, num_heads),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                MultiHeadAttention(embed_dim, num_heads),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
                layers.Dense(embed_dim, activation="relu"),
                layers.Dropout(dropout_rate),
                layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
            ]
            * num_layers
        )

        # 定义输出层
        self.final_layer = layers.Dense(target_vocab_size)

    def call(self, inputs):
        # 获取输入
        input_seq, target_seq, enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask = inputs

        # 将输入通过编码器
        enc_output = self.encoder(input_seq)

        # 将编码器的输出通过解码器
        dec_output = self.decoder(
            target_seq, attention_mask=look_ahead_mask, encoder_output=enc_output
        )

        # 将解码器的输出通过输出层
        final_output = self.final_layer(dec_output)

        return final_output

# 创建一个Transformer模型
transformer = Transformer(
    num_layers=2,
    embed_dim=32,
    num_heads=2,
    fully_connected_dim=32,
    input_vocab_size=1000,
    target_vocab_size=1000,
    dropout_rate=0.1,
)

# 定义输入
input_seq = tf.random.uniform((64, 10), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)
target_seq = tf.random.uniform((64, 10), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)
enc_padding_mask = tf.random.uniform((64, 1, 1, 10), dtype=tf.float32, minval=0, maxval=1)
look_ahead_mask = tf.random.uniform((64, 1, 10, 10), dtype=tf.float32, minval=0, maxval=1)
dec_padding_mask = tf.random.uniform((64, 1, 1, 10), dtype=tf.float32, minval=0, maxval=1)

# 运行模型
output = transformer(
    inputs=(input_seq, target_seq, enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
)
print(output.shape) # 输出：(64, 10, 1000)

自注意力机制keras

自力机制是一种注意力机制，它可以在序列数据中学习到不同位置之间的关联性。在Keras中，可以使用transformer模型来实现自注意力机制。这个模型使用多头注意力机制来捕捉输入序列中的不同关系，并通过位置编码来维持序列的顺序性。

具体来说，在Keras中实现自注意力机制的方法是使用self-attention层，它可以通过学习来确定输入序列中每个位置与其他位置的权重。通过计算加权和，可以得到自注意力机制的输出。

一种常见的自注意力机制是Transformer模型，它使用多个自注意力层和前馈神经网络层来构建。在Keras中，可以使用Transformer模型的预定义层来方便地实现自注意力机制。这些层包括SelfAttention、MultiHeadAttention和PositionalEncoding等。

在使用Keras实现自注意力机制时，可以参考已有的代码和函数。例如，可以使用transformer模型中的SelfAttention和MultiHeadAttention层来构建自注意力机制。还可以使用PositionalEncoding层来维持序列的顺序性。通过这些预定义层，可以很方便地在Keras中实现自注意力机制。

总结起来，使用Keras可以通过使用transformer模型的预定义层来实现自注意力机制。这些层包括SelfAttention、MultiHeadAttention和PositionalEncoding等。通过这些层，可以方便地构建自注意力机制并在序列数据中学习到不同位置之间的关联性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>