attention文本分类代码
时间: 2023-07-27 21:07:34 浏览: 62
以下是一个使用 PyTorch 实现的简单的 Attention 文本分类代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class AttentionClassifier(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_size, num_classes):
super(AttentionClassifier, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, num_classes)
self.attention = nn.Linear(hidden_size*2, 1)
def forward(self, x):
embedded = self.embedding(x)
output, (h_n, c_n) = self.lstm(embedded)
hidden = torch.cat([h_n[-2], h_n[-1]], dim=1)
attention_weights = F.softmax(self.attention(output), dim=1)
context_vector = torch.sum(attention_weights * output, dim=1)
logits = self.fc(context_vector)
return logits
```
这个模型包括一个 Embedding 层、一个双向 LSTM 层、一个 Attention 层和一个全连接层。在前向传播中,首先对输入文本进行嵌入,然后通过 LSTM 层得到每个时间步的输出,接着使用 Attention 层计算每个时间步的权重,最后将加权后的输出向量输入到全连接层,得到最终的分类结果。
需要注意的是,这个代码示例中的 Attention 层是使用线性变换计算权重,并通过 softmax 函数将权重归一化。实际上,还有其他形式的 Attention 机制,比如使用点积注意力或者自注意力等等,可以根据具体任务选择不同的 Attention 机制。
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