双向LSTM＋attention做文本分类、

情感分析等任务

双向LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）是LSTM的一种变体，它能够同时考虑过去和未来的信息，对于文本分类、情感分析等任务非常有效。双向LSTM结构大致如下图所示：


在双向LSTM中，输入序列会同时被正向和反向的LSTM处理，每个时间步的输出都是由正向和反向的LSTM输出拼接而成的。这样做的好处是，能够考虑到当前位置之前和之后的信息，从而更好地捕捉到输入序列的语义信息。

在双向LSTM的基础上，我们可以加入attention机制，用于对输入序列中的重要信息进行加权处理，提高分类或情感分析的准确性。常用的attention机制有以下几种：

- Soft Attention：计算每个时间步的权重，将权重与LSTM输出相乘得到加权后的输出。
- Hard Attention：从输入序列中选择最重要的部分作为输出，相当于对输入序列进行了裁剪。
- Self-Attention：计算输入序列中每个时间步的权重，将权重与输入序列相乘得到加权后的输出，从而捕捉到输入序列中的关键信息。

下面是一个使用双向LSTM+Soft Attention的文本分类模型示例：


在这个模型中，输入序列首先经过embedding层进行词向量化，然后输入到双向LSTM中，得到正向和反向的LSTM输出。接着，将正向和反向的LSTM输出拼接在一起，送入attention层进行加权处理，得到加权后的LSTM输出。最后，将加权后的LSTM输出输入到全连接层中进行分类。这个模型可以用于文本分类、情感分析等任务，具有较好的性能。