情感分析里的transformer模型的网络结构

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，例如语言翻译和情感分析。在情感分析中，Transformer模型可以将一段文本序列作为输入，然后输出该文本具有积极、消极或中立情感的概率。

Transformer模型的网络结构由编码器和解码器两个部分组成。在情感分析中，只使用编码器部分。编码器由多层自注意力机制组成，每层包含两个子层：多头自注意力机制和前向神经网络。多头自注意力机制可以帮助模型捕捉文本中不同部分之间的关系，前向神经网络能够对输入进行非线性变换。在每个子层之间，使用残差连接和层归一化来防止梯度消失和梯度爆炸。

在自注意力机制中，每个词都会与其他词进行交互，并计算每个词在整个序列中的重要性得分，用于加权求和得到每个词的表示。这个权重得分是通过计算查询、键和值之间的相似度来得到的。在多头自注意力机制中，可以使用多个查询、键和值，从而对不同的信息进行建模。

最后，经过多层自注意力机制和前向神经网络的处理后，模型输出的最后一层表示可以通过池化操作或全连接层来进行预测，得到文本情感的概率分布。