LSKA注意力机制原理以及结构图

LSKA注意力机制是一种基于神经网络的注意力机制模型，它的全称是"Leveraging Structural and Knowledge Abstractions for Attention-based Neural Networks"。该模型通过引入结构信息和知识抽象来增强注意力机制，从而提高了模型在各种任务中的性能表现。

LSKA注意力机制的结构图包含三个部分：输入表示、知识表示和注意力机制。其中，输入表示将输入的文本转换为向量表示，知识表示利用领域内的先验知识来提取文本中的结构和语义信息，而注意力机制则利用输入表示和知识表示计算出每个位置的注意力权重，然后将这些权重应用于输入表示上，得到最终的输出表示。

更具体地说，LSKA模型通过引入类似于图卷积网络的结构，将文本中的信息转换为向量形式，并利用领域内的先验知识来捕捉文本中的结构和语义信息。然后，利用注意力机制来对输入进行加权，以产生最终的输出表示。