基于多头注意力机制的文本分类算法
题目描述
文本分类是自然语言处理中的核心任务，旨在将文本自动划分到预定义的类别（如情感分类、新闻主题分类等）。传统方法依赖手工特征（如TF-IDF），而基于多头注意力机制的神经网络模型通过捕捉文本中不同位置的交互关系，显著提升了分类性能。该算法核心在于利用多头自注意力机制并行学习文本的多种语义特征，并结合全连接层完成分类。
解题过程
1. 输入表示层
- 文本向量化：将输入文本转换为词嵌入序列。假设输入句子包含 \(n\) 个词，每个词嵌入维度为 \(d_{\text{model}}\)，则输入表示为 \(X \in \mathbb{R}^{n \times d_{\text{model}}}\)。
- 位置编码：由于自注意力机制本身不包含位置信息，需通过正弦函数或可学习参数添加位置编码 \(P\)，得到输入 \(X' = X + P\)。
2. 多头自注意力层
- 注意力机制原理：对于每个词，计算其与所有词的关联权重。首先通过线性变换生成查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵：
\[ Q = X'W_Q, \quad K = X'W_K, \quad V = X'W_V \]
其中 \(W_Q, W_K, W_V \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times d_k}\) 为可训练参数。
- 缩放点积注意力：计算注意力权重并加权聚合值向量：
\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]
缩放因子 \(\sqrt{d_k}\) 用于防止点积结果过大导致梯度消失。
- 多头机制：将 \(d_{\text{model}}\) 维的输入拆分为 \(h\) 个头（如 \(h=8\)），每个头独立计算注意力，最后拼接结果：
\[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h)W_O \]
其中 \(\text{head}_i = \text{Attention}(X'W_Q^i, X'W_K^i, X'W_V^i)\)，\(W_O \in \mathbb{R}^{h \cdot d_v \times d_{\text{model}}}\) 为输出投影矩阵。多头机制可同时关注不同子空间的特征（如语法结构、语义关联）。
3. 前馈神经网络层
- 对多头注意力的输出进行非线性变换：
\[ \text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2 \]
其中 \(W_1 \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times d_{ff}}, W_2 \in \mathbb{R}^{d_{ff} \times d_{\text{model}}}\)，\(d_{ff}\) 通常大于 \(d_{\text{model}}\)（如 \(d_{ff}=2048\)）。
4. 残差连接与层归一化
- 每层（注意力层和前馈层）均添加残差连接和层归一化，防止梯度消失并加速训练：
\[ Z = \text{LayerNorm}(X + \text{MultiHead}(X)) \]
\[ \text{Output} = \text{LayerNorm}(Z + \text{FFN}(Z)) \]
5. 池化与分类层
- 全局池化：对编码后的序列输出（\(n \times d_{\text{model}}\)）进行池化（如取第一个标记“[CLS]”的输出或均值池化），得到固定维度的文本表示 \(v \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}}}\)。
- 全连接分类器：将 \(v\) 输入softmax分类层：
\[ y = \text{softmax}(vW_c + b_c) \]
其中 \(W_c \in \mathbb{R}^{d_{\text{model}} \times k}\)（\(k\) 为类别数），输出为各类别的概率分布。
6. 训练与优化
- 使用交叉熵损失函数：
\[ L = -\sum_{i=1}^{k} y_i^{\text{true}} \log(y_i^{\text{pred}}) \]
- 通过反向传播和优化器（如Adam）更新模型参数，可结合梯度裁剪防止梯度爆炸。
关键优势
- 多头注意力能捕获长距离依赖和多种语义特征，优于RNN/CNN的局部建模能力。
- 并行计算效率高，适合处理长文本。
- 可通过预训练模型（如BERT）初始化参数，进一步提升性能。