transformer 分类

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务中，包括文本分类。在文本分类中，Transformer 可以通过学习文本中的关键信息和语义来将文本划分到不同的类别中。

Transformer 模型的核心是自注意力机制，它能够在输入序列中自动捕捉不同位置之间的依赖关系。通过多层自注意力机制和前馈神经网络，Transformer 可以有效地学习文本的表示，并且在分类任务中取得了很好的效果。

在使用 Transformer 进行文本分类时，通常可以将输入文本编码成词向量或字符向量序列作为模型的输入。然后，将编码后的序列输入到 Transformer 模型中进行训练，最后使用全连接层或其他分类器对模型输出进行分类。

总结起来，Transformer 是一种适用于文本分类的深度学习模型，通过自注意力机制能够学习文本的关键信息和语义，从而实现准确的分类任务。