bert+attention

BERT模型本身已经包含了自注意力机制（self-attention），因此可以直接使用BERT的自注意力机制来进行特征融合和表示学习。

在BERT中，自注意力机制通过将输入序列中的每个词（token）与其他词进行交互来计算其上下文相关表示。这个过程可以通过多头注意力机制实现，其中每个头都可以学习到不同的关注权重。

对于BERT+Attention的应用，可以按照以下步骤进行：

1. 输入数据预处理：将输入文本转换为对应的BERT输入格式，包括分词、添加特殊标记等。

2. 使用BERT模型：将BERT模型作为第一层进行处理，获取BERT的输出特征。可以选择使用不同层的输出。

3. 自注意力机制：对于BERT的输出特征，可以使用自注意力机制来融合词之间的关系。这可以通过对BERT输出特征应用多头自注意力机制来实现，计算每个词与其他词之间的权重。

4. 特征融合：根据自注意力机制的权重，对BERT的输出特征进行加权求和或加权平均，得到最终融合后的特征表示。

5. 后续处理：根据具体任务，可以添加一些额外的全连接层、激活函数等对融合后的特征进行进一步处理。

使用BERT的自注意力机制可以帮助模型更好地捕捉上下文信息和词之间的关联，从而提高模型的表达能力和性能。