文本分类算法之BiLSTM+Attention
2021/8/29 22:06:21
本文主要是介绍文本分类算法之BiLSTM+Attention,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录- 概述
- 模型架构
概述
Attention,注意力机制在提出之时就引起了众多关注,就像我们人类对某些重要信息更加看重一样,Attention可以对信息进行权重的分配,最后进行带权求和,因此Attention方法可解释性强,效果更好,。本文主要讲解论文Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification中提出的BiLSTM+Attention模型,下面我们将详细的讲解这个模型。
模型架构
BiLSTM+Attention模型的网络架构如下图所示:
从图中可以看出,相对于以前的文本分类中的BiLSTM模型,BiLSTM+Attention模型的主要区别是在BiLSTM层之后,全连接softmax分类层之前接入了一个叫做Attention Layer的结构,
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