transformer文本分类

Transformer在文本分类中的应用主要是利用其Encoder结构。在文本分类任务中，首先使用嵌入层将文本转换为向量表示，然后使用位置编码对每个词的位置信息进行编码。接下来，通过缩放的点乘注意力机制，Transformer能够捕捉到词与词之间的关联性。多头注意力机制进一步增强了模型的表达能力，使其能够同时关注不同的语义信息。为了处理变长的输入序列，Padding mask被用来屏蔽填充的部分。残差连接和Layer Normalization则有助于减轻梯度消失和加速训练过程。最后，通过Position-wise Feed-Forward network对每个位置的表示进行非线性变换。这样，Transformer能够将输入序列映射到固定长度的向量表示，从而实现文本分类任务。[2][3]