Transformer文本分类注意力分数

在Transformer文本分类中，注意力分数是指通过计算每个输入元素的权重，来衡量输入元素对于分类任务的重要性。这些权重决定了模型在进行分类时应该关注哪些部分的输入。通过注意力分数，Transformer可以自动学习到不同输入元素之间的关联程度，并据此为每个元素分配不同的权重。

具体来说，在Transformer中，注意力分数是通过自注意力机制计算得出的。自注意力机制允许模型根据输入元素之间的相互作用来计算上下文感知的嵌入向量。这个过程包括以下几个步骤：

1. 首先，通过对输入序列进行线性映射，得到查询（query）、键（key）和值（value）的表示。

2. 接下来，计算查询和键之间的相似度得分，可以使用点积或其他方法来计算相似度。

3. 使用相似度得分对值进行加权求和，得到注意力分数。

4. 最后，将注意力分数与值进行加权求和，得到最终的上下文感知嵌入向量。

总之，注意力分数在Transformer文本分类中起着关键作用，它衡量了每个输入元素对于分类任务的重要性，并通过自注意力机制来计算和利用这些权重。这使得Transformer能够更好地捕捉文本数据中的长距离依赖关系，从而提高分类和情感分析的准确性和效率。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用Transformer实现文本分类及情感分析技术](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131693154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *4* [【NLP】Transformer—用注意力机制改进自然语言处理](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127017111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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