SACNN-LSTM-RCtransformer 这是什莫模型

SACNN-LSTM-RCtransformer 是一种用于文本分类任务的深度学习模型，它结合了多种神经网络结构，包括卷积神经网络（SACNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向残差变换器（RCtransformer）。该模型在多个数据集上取得了优秀的性能表现。

SACNN-LSTM-RCtransformer 的基本思想是，利用卷积神经网络进行特征提取，利用长短时记忆网络进行序列建模，利用双向残差变换器进行特征融合。具体而言，SACNN-LSTM-RCtransformer 的输入是一个文本序列，通过卷积神经网络得到一组局部特征图，然后将其输入到长短时记忆网络中进行序列建模，得到一组全局特征表示。最后，利用双向残差变换器将局部特征图和全局特征表示进行融合，得到最终的分类结果。