情感强度分析注意力机制rnn代码实现

以下是一个基于注意力机制的情感分析模型的RNN代码实现。该模型使用了LSTM作为RNN的基本单元，并使用注意力机制来加强模型的表现。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class AttentionRNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout):
        super().__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=bidirectional, dropout=dropout)

        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2 if bidirectional else hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        self.attention = nn.Linear(hidden_dim * 2 if bidirectional else hidden_dim, 1)

    def forward(self, text, text_lengths):
        embedded = self.dropout(self.embedding(text))
        packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths)
        packed_output, (hidden, cell) = self.rnn(packed_embedded)
        output, output_lengths = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output)

        attention_scores = self.attention(output).squeeze(2)
        attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=1)
        attention_weights = attention_weights.unsqueeze(2)

        weighted_output = torch.bmm(output, attention_weights)
        weighted_output = weighted_output.squeeze(2)

        output = self.dropout(weighted_output)
        output = self.fc(output)
        return output

在这个模型中，我们使用了LSTM作为RNN的基本单元，并且使用了注意力机制来对隐藏状态进行加权，从而产生更加准确的情感分析结果。具体来说，我们计算每个时间步上的隐藏状态的注意力分数，然后对其进行softmax归一化，得到每个时间步上的注意力权重。我们最终将这些权重与隐藏状态进行加权求和，得到加权后的隐藏状态表示，然后将其输入到全连接层中进行分类预测。

此外，我们还使用了dropout来防止过拟合，并使用了pack_padded_sequence和pad_packed_sequence函数来处理变长的输入序列。