cnn-lstm-attention的代码

CNN-LSTM-Attention模型是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism）的深度学习架构，常用于自然语言处理任务如文本分类、机器翻译等。这类模型的优势在于能够捕捉局部和全局特征，并集中于关键部分。

下面是一个简化的Python示例，使用Keras库实现这种结构：

import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Attention

# 定义输入层
input_text = Input(shape=(max_seq_length,), dtype='int32')

# 词嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(input_text)

# 卷积层提取特征
conv1d = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernal_size, activation='relu')(embedding_layer)
pooling = MaxPooling1D(pool_size=pool_size)(conv1d)

# LSTM层捕获长期依赖
lstm_output = LSTM(units=lstm_units)(pooling)

# 注意力层加权平均序列特征
attention_weights = Attention()([lstm_output, lstm_output])
context_vector = GlobalAveragePooling1D()(attention_weights)

# 输出层
output = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(context_vector)

# 构建整个模型
model = Model(inputs=input_text, outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

这个例子假设你已经有了词汇表大小（vocab_size），最大序列长度（max_seq_length），嵌入维度（embedding_dim），滤波器数（filters），卷积核大小（kernal_size），LSTM单元数（lstm_units），类别数量（num_classes），训练数据（x_train, y_train）和验证数据（x_val, y_val）。实际使用时，你需要调整这些参数并根据具体的任务需求对模型进行调整。