Transformer 应用教程

Transformer 架构在自然语言处理领域取得了革命性的进展，本文将为您介绍如何应用 Transformer 进行文本处理。

1. Transformer 简介

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它通过自注意力机制实现了全局信息传递，从而在处理长序列数据时表现出色。

2. 应用场景

Transformer 在以下场景中有着广泛的应用：

机器翻译：Transformer 在机器翻译领域取得了显著的成果，如 Google 的 Transformer 模型。
文本摘要：Transformer 可以用于提取长文本的关键信息，生成摘要。
问答系统：Transformer 可以用于构建问答系统，实现自然语言理解和生成。
文本分类：Transformer 可以用于对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。

3. 应用示例

以下是一个简单的文本分类示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TextClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.transformer = nn.Transformer(embedding_dim, hidden_dim, num_heads=8)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

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

# 假设我们有一个词汇表和对应的模型参数
vocab_size = 10000
embedding_dim = 512
hidden_dim = 1024
output_dim = 2

model = TextClassifier(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim)

# 假设我们有一个输入文本
text = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])  # 1 是 BOS 标记，2-5 是文本中的词索引

# 假设模型已经训练好
output = model(text)
print(output)

4. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

Transformer 模型详解