Attention-BiLSTM的Python代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在Python中实现Attention-BiLSTM模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM, Dense, Embedding, Concatenate, Dot
from tensorflow.keras import Model

class AttentionBiLSTM(Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_units):
        super(AttentionBiLSTM, self).__init__()
        self.embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.bilstm = Bidirectional(LSTM(hidden_units, return_sequences=True))
        self.attention = Dot(axes=(1, 1))
        self.fc = Dense(1, activation='sigmoid')
        
    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        x = self.bilstm(x)
        
        attention_weights = self.attention([x, x])
        context_vector = tf.reduce_sum(attention_weights * x, axis=1)
        
        output = self.fc(context_vector)
        return output

这个代码定义了一个名为AttentionBiLSTM的自定义模型，包含了嵌入层（Embedding）、双向LSTM层（Bidirectional LSTM）、注意力层（Dot）和全连接层（Dense）。在call方法中，输入数据经过嵌入层和双向LSTM层后，进行注意力计算，并将注意力权重与LSTM输出进行加权求和得到上下文向量。最后，通过全连接层输出预测结果。

请注意，这只是一个参考示例代码，实际使用时可能需要根据具体任务进行修改和调整。