Transformer 在自然语言处理中的应用

Transformer 架构自从 2017 年提出以来，已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功。本文将介绍 Transformer 架构以及其在多个 NLP 应用中的具体实现。

应用场景

以下是一些 Transformer 在自然语言处理中的常见应用：

机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中表现出色，如 Google 的神经机器翻译系统。
文本摘要：用于自动生成长文本的摘要，如新闻摘要。
问答系统：如对话式问答系统，可以理解用户的问题并给出合适的答案。
文本分类：用于对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。

代码示例

以下是一个简单的 Transformer 模型实现，用于文本分类任务：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        output = self.transformer(src)
        output = self.fc(output)
        return output

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：