多头自注意力机制lstm

多头自注意力机制LSTM是一种结合了RoBERTa、LSTM和多头自注意力的分类模型。在这个模型中，RoBERTa模型有两个输出，一个是[CLS]的输出，可作为文本的句嵌入，另一个是序列输出，可视为文本的字嵌入。通过使用LSTM和多头自注意力机制，可以将字嵌入通过LSTM处理得到一个新的句嵌入，然后将该句嵌入和RoBERTa的句嵌入进行concatenation（连接），从而得到一个同时结合了RoBERTa、LSTM和多头自注意力的句嵌入。最后，将这个句嵌入输入到全连接层（分类器）进行文本分类任务。具体的流程和源码可以参考上述引用中的内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）](https://blog.csdn.net/weixin_42419611/article/details/123123340)[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: 100%"]
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