SAO-CNN-BiGRU-Attention

SAO-CNN-BiGRU-Attention是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务，特别是文本分类和情感分析。它结合了多个神经网络层和注意力机制，以提取文本中的重要特征并进行分类。

首先，SAO-CNN（Self-Attention Over CNN）层是一种自注意力机制，用于捕捉文本中的关键信息。它通过计算每个词与其他词之间的相似度，然后根据相似度权重对每个词进行加权求和，从而得到一个表示整个句子的向量。

接下来是CNN（卷积神经网络）层，它用于提取局部特征。CNN通过滑动窗口在文本上进行卷积操作，将窗口内的词向量进行卷积运算，得到一个新的特征表示。

BiGRU（双向门控循环单元）层是一种循环神经网络，它能够捕捉文本中的上下文信息。BiGRU由两个方向相反的GRU组成，分别从前向和后向对文本进行编码，然后将两个方向的输出进行拼接。

最后是Attention（注意力机制）层，它用于加权融合不同层的特征表示。Attention通过计算每个特征的重要性权重，然后将不同层的特征进行加权求和，得到最终的表示。

通过这些层的组合，SAO-CNN-BiGRU-Attention模型能够有效地提取文本中的语义信息，并用于分类和情感分析任务。