class BiLSTMConvAttRes(BiLSTM): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, embed_drop: float, rnn_drop: float, n_head: int): super().__init__(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, n_layer, embed_drop, rnn_drop) self.attn = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, n_head) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.norm = nn.LayerNorm(hidden_dim) def forward(self, x, *args): mask = args[0] if len(args) > 0 else None x = self.encode(x) res = x x = self.conv(x.transpose(1, 2)).relu() x = x.permute(2, 0, 1) x = self.attn(x, x, x, key_padding_mask=mask)[0].transpose(0, 1) x = self.norm(res + x) return self.predict(x)

这是一个基于双向LSTM、卷积神经网络和注意力机制的模型，用于文本分类或序列标注任务。它继承了双向LSTM模型，并在其基础上添加了卷积层、注意力机制和残差连接等组件，其主要组成部分包括：

1. `BiLSTM`：双向LSTM模型，用于提取输入序列中的特征。

2. `nn.MultiheadAttention`：多头注意力机制，用于在提取特征的基础上对不同部分的特征进行加权。

3. `nn.Conv1d`：一维卷积层，用于进一步提取特征。

4. `nn.LayerNorm`：归一化层，用于规范化模型的输出。

在前向传播过程中，输入序列首先通过双向LSTM模型进行特征提取，然后通过卷积层进行进一步的特征提取。接下来，通过多头注意力机制对不同部分的特征进行加权，然后将加权后的特征与原始特征进行残差连接。最后，通过归一化层对模型输出进行规范化，然后通过预测层输出最终结果。

这个模型可以应用于文本分类、序列标注等任务，其中交叉熵损失函数是常用的损失函数。在训练过程中，我们可以使用随机梯度下降（SGD）或Adam优化器进行参数更新。