transformer用于文本分类

Transformer可以用于文本分类任务。在文本分类中，我们只使用Transformer的Encoder部分，而Decoder主要用于生成式模型和自然语言生成。Transformer的用于文本分类的结构包括以下几个组件：

1. 嵌入层（embedding layer）：将文本序列中的每个词转换为向量表示，以便后续处理。

2. 位置编码（positional encoding）：为每个输入位置添加位置信息，使得Transformer能够捕捉到句子中词的顺序。

3. 缩放的点乘注意力机制（Scaled dot-product attention）：通过计算输入序列中不同位置的词之间的注意力权重来捕捉句子中的关联信息。

4. 多头注意力（multi-head attention）：通过将多个注意力头并行处理输入序列，以增强模型对不同关注点的建模能力。

5. 残差连接（residual connections）：在不同层之间添加残差连接，以便信息能够更好地传递和保留。

6. 层归一化（layer normalization）：对每个层的输出进行归一化处理，加速模型的收敛，并提高训练效果。

7. 位置感知的前向网络（position-wise feed-forward network）：通过两个全连接层来对每个位置的特征进行非线性变换。

以上是Transformer在文本分类中常用的组件和步骤。通过这些组件的协同作用，Transformer能够有效地对文本进行编码和建模，从而实现文本分类任务。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [6. 文本分类——transformer模型](https://blog.csdn.net/qq_38293297/article/details/105027845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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