selfattention记录

一、Hierarchical Attention用于文本分类

分层构建加上了两个Attention层，用于分别对句子和文档中的单词、句子的重要性进行建模。其主要思想是，首先考虑文档的分层结构：单词构成句子，句子构成文档，所以建模时也分这两部分进行。其次，不同的单词和句子具有不同的信息量，不能单纯的统一对待所以引入Attention机制。而且引入Attention机制除了提高模型的精确度之外还可以进行单词、句子重要性的分析和可视化，让我们对文本分类的内部有一定了解。

在分类任务中，如果我们给模型一篇文章，我们想问模型的问题是：1. 在这篇文章中，哪些句子更重要，能够决定它的分类？ 2. 在这篇文章的某个句子中，哪些词语最重要，能够影响句子在文章里的重要性？

这里的 α α 就是每一个词或句子的权重（重要程度）， h h 是lstm的输出，加权后即可加大对分类结果重要的词的向量输出， W,b，μ W , b ， μ 是随机初始化的Variable变量（需要训练）

二、self-ttention记录

1、优点

self attention：相比 recurrent 不存在梯度消失问题，这点显然。对比 CNN 更加适合文本，因为能够看到更远距离的信息，这点展开说明——因为文本语义的抽象不同于图像语义的抽象，后者看下一层的局部就行，前者经常需要看很远的地方。比如现在 “苹果” 这个词我要对它做一个抽象，按 “苹果公司” 抽象还是按 “水果” 抽象呢？这个选择可能依赖于几十个 step 之外的词。诚然，CNN 叠高了之后可以看到很远的地方，但是 CNN 本来需要等到很高层的时候才能完成的抽象，self attention 在很底层的时候就可以做到，这无疑是非常巨大的优势。