自注意力与文本分类

本仓库基于自注意力机制实现文本分类。

依赖

IMDB影评倾向分类数据集，来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。方便起见，单词的下标基于它在数据集中出现的频率标定，例如整数3所编码的词为数据集中第3常出现的词。

按照惯例，0不代表任何特定的词，而用来编码任何未知单词。

$ python imdb_attention.py

算法	训练时间(每epoch)	Val 准确率	Val Loss	所需Epoch数
LSTM	116s	0.8339	0.3815	2
双向LSTM	299s	0.8468	0.3475	1
CNN	9s	0.8916	0.2713	3
CNN LSTM	44s	0.8578	0.3435	2
预训练词向量(fasttext)	4s	0.8916	0.2763	7
Transformer	8s	0.8432	0.3500	2

最新很火的变形金刚模型(Transformer, 即多头自注意力) 在这个经典的小文本分类数据集上的表现，只是中等。