文本分类，transformer

在文本分类中，Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google于2017年提出，特别适用于序列数据，如自然语言处理任务。Transformer模型的核心思想是替代了传统的RNN（循环神经网络）结构，引入了编码器-解码器架构，同时取消了递归和循环，使得模型并行计算能力显著提升，非常适合处理长距离依赖。

在文本分类中，Transformer模型会首先通过分词（Tokenization）将输入文本转化为一系列的词语或字符的序列，然后通过多层Transformer encoder对这些序列进行编码，每个位置的tokens都可以获取到全局上下文信息。接着，通过全连接层或池化操作得到整个文本的表示，最后这个表示会被馈送到一个softmax层，用于预测文本属于哪个预定义的类别。