Transformer模型(基于论文《Attention is All You Need》)遵循与标准序列模型相同的一般模式,即从一个序列到另一个序列的注意力模型。

输入语句通过N个编码器层传递,该层为序列中的每个单词/令牌生成输出。解码器关注编码器的输出和它自己的输入(自我注意)来预测下一个单词。

实践证明,该Transformer模型在满足并行性的前提下,对许多顺序-顺序问题具有较好的求解质量。

在这里,我们要做的情感分析,不是顺序到顺序的问题。所以,只使用Transformer编码器。

References Attention Is All You Need

SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT

Transformer model for language understanding

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Transformer是谷歌发表的论文《Attention Is All You Need》提出一种完全基于Attention的翻译架构

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摘要:文本序列中各单词的重要程度以及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响.胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性.为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高文本分类任务的效果.结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。

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基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型_贾旭东.pdf
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