bilstm-attention模型

BiLSTM-Attention 模型介绍

BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) 是 RNN 的一种改进版本，其双向结构允许模型同时利用过去的和未来的上下文信息来提高性能[^3]。具体来说，在处理序列数据时，标准 LSTM 只能从前向后读取输入序列；而 BiLSTM 则分为两个方向：一个向前读取序列，另一个则反向读取同一序列。

Attention 机制的作用

为了进一步提升模型的表现能力，引入了 Attention 机制。该机制使得模型能够在不同位置上分配不同的权重给输入序列的不同部分，从而更好地聚焦于重要的特征[^2]。这不仅增强了上下文语义信息的理解，还帮助捕获更深层次的数据特性。

应用实例

在语音情感分类领域，有研究表明采用基于 Attention 和 BiLSTM 构建的多情感分类模型取得了良好的效果。此方法先通过 Attention 层加强了对话语中关键成分的关注度，再经由 Softmax 函数实现最终的情感类别预测。

对于时间序列预测任务而言，也有研究者提出了 VMD-CNN-BiLSTM-Attention 组合模型。其中 BiLSTM 负责提取时间维度上的依赖模式，而 Attention 部分有助于突出显示那些对未来趋势影响较大的历史时刻。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Bidirectional, LSTM, Concatenate, Dropout, Attention
from tensorflow.keras.models import Model

def build_bilstm_attention_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)

    bilstm_output = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(inputs)
    
    attention_out = Attention()([bilstm_output, bilstm_output])
    dropout_layer = Dropout(0.5)(attention_out)
    
    dense_output = Dense(128, activation='relu')(dropout_layer)
    final_output = Dense(num_classes, activation='softmax')(dense_output)

    model = Model(inputs=inputs, outputs=final_output)
    return model

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