BiLSTM-Attention文本分类
概述
上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。
文本分类实战
整体构建
首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.fu
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