作为自然语言处理领域的经典研究方向之一, 特定目标情感分析的任务是根据句子上下文语境判别特定目标的情感极性, 而提升该任务表现的重点在于如何更好地挖掘特定目标和句子上下文的语义表示. 本文提出融合短语特征的多注意力网络(Phrase-Enabled Multi-Attention Network, PEMAN), 通过引入短语级别语义特征, 构建多粒度特征融合的多注意力网络, 有效提高模型的表达能力. 在SemEval2014 Task4 Laptop、Restaurant数据集上的实验结果表明, 与基准模型相比, 本文提出的PEMAN模型在准确率上有一定提升.

引入Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了LSTM-Attention 模型。 实验环境：开python3.6.5、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 本文的实验数据集来源于搜狗实验室中的搜狐新闻 数据，从中提取出用于训练中文词向量的中文语料， 大小约为 4GB 左右．然后选取了10 个类别的新闻数据，分别为体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐．每个类别 新闻为5000 条，共 50000 条新闻，利用这 50000 条 数据来训练模型．其测试集和验证集如下 验证集: 500*10 测试集: 1000*10

随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.

注意力是一种在广泛的神经结构中使用的越来越流行的机制。由于这一领域的快速发展，仍然缺乏对注意力的系统概述。在本文中，讨论了以往工作的不同方面，注意力机制的可能用途，并描述了该领域的主要研究工作和公开挑战。

博客链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/117995029 主要功能：数据清洗、文本特征提取、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要 模型简介 **Bi-LSTM** LSTM的全称是Long Short-Term Memory，它是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据，该模型可以学习长期依赖信息，它通过特殊的门结构来去除或增加信息到细胞状态的能力，门是一种让信息选择式通过的方法，一共有三个门。第一层是忘记门，决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息，下一步是确定什么样的新信息会被存放在细胞状态，下一步是更新细胞状态，最后输出信息。 而Bi-LSTM模型由前向的LSTM和后向的LSTM组合而成，能够很好的处理双向数据的序列信息。一个LSTM层式从左往右处理，而另一个是从右往左处理。总体而言，更适合应用于长文本的分类任务。 **TextCNN** TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型。TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；**对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。** **CNN+BiLSTM** 在一些任务当中，会选择在卷积层后加上一层LSTM或BiLSTM（反过来则不行），用于增强模型对语义的理解。CNN负责提取文本的特征，而BiLSTM负责理解句子的语义信息。当CNN融合了循环神经网络时，就是结合了这两者的功能，往往效果会有所提升。 PS：不要想着拿TextCNN去融合BiLSTM，不是说不能融合，是没有必要。TextCNN本身就是一个非常优秀的模型了，在TextCNN后面加上一层循环神经网络，往往只是带来了更多的计算时间，其本身对于语义的理解，并没有什么帮助，甚至有可能对结果进行干扰。 **BiLSTM+注意力机制** 当输入的文本非常长的时候，我们之前引以为傲的双向长短期记忆模型也难以成为学霸，对文本有一个很好的向量表达。所以，这个时候就可以考虑使用注意力机制，来尝试抓住文本的重点。具体来讲，Attention机制就是通过保留BiLSTM编码器对输入序列的中间输出结果，再训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。

为提升原始SSD算法的小目标检测精度及鲁棒性，提出一种基于通道注意力机制的SSD目标检测算法。在原始SSD算法的基础上对高层特征图进行全局池化操作，结合通道注意力机制增强高层特征图的语义信息，并利用膨胀卷积结构对低层特征图进行下采样扩大其感受野以增加细节与位置信息，再通过级联的方式将低层特征图与高层特征图相融合，从而实现小目标及遮挡目标的有效识别。实验结果表明，与原始SSD算法相比，该算法在PASCALVOC数据集上的平均精度均值提升了2.2%，具有更高的小目标检测精度和更好的鲁棒性。

注意力机制+ResNet的分类网络-python，Keras实现

基于注意力机制的混合神经网络模型的文本分类，秦丽萍，杨金民，文本分类是自然语言处理（NLP）中的重要任务之一。在文本分类中，句子建模是至关重要的。在已存在的工作中，卷积神经网络（CNN）能

Keras 自注意力 [| ] 处理顺序数据的注意力机制，考虑了每个时间戳的上下文。 安装 pip install keras-self-attention 用法 基本的 默认情况下，注意力层使用附加注意力并在计算相关性时考虑整个上下文。 以下代码创建了一个注意力层，它遵循第一部分中的方程（ attention_activation是e_{t, t'}的激活函数）： import keras from keras_self_attention import SeqSelfAttention model = keras . models . Sequential () model . add ( keras . layers . Embedding ( input_dim = 10000 , output_dim =

根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。 可以借助人脑处理信息过载的方式，例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。当用神