BiLSTM多头注意力模型在文本分类中的实战优化

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传统文本分类模型如 RNN 和 CNN 在处理长文本和复杂语义时存在明显不足。RNN 虽然能够处理序列数据，但在长文本中容易丢失早期信息，且难以捕捉远距离依赖关系。CNN 通过卷积核提取局部特征，但对全局语义的理解有限。这些局限性导致模型在复杂文本分类任务中表现不佳，特别是在需要理解上下文和关键语义片段的场景下。

BiLSTM：双向 LSTM 能够同时捕捉前向和后向的上下文信息，适合处理序列数据中的长期依赖关系。
Transformer：通过自注意力机制直接建模序列中任意两个位置的关系，但对计算资源要求较高。
BiLSTM+ 多头注意力 ：结合 BiLSTM 的序列建模能力和多头注意力的关键语义聚焦能力，既能捕捉上下文信息，又能突出重要片段，提升分类性能。

hidden_size：通常选择 128 或 256，较大的 hidden_size 能捕捉更多特征，但会增加计算量。
num_layers：一般 1 - 2 层足够，层数过多可能导致梯度消失或爆炸。

head 数量 ：4- 8 个 head 是常见选择，过多可能导致计算开销过大。
QKV 矩阵计算 ：通过线性变换生成 Query、Key、Value 矩阵，计算注意力权重。

使用全连接层将注意力输出映射到类别空间。
加入 Dropout 层防止过拟合。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BiLSTMMultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_size, num_layers, num_heads, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.bilstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_size, num_layers, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_size * 2, num_heads)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.bilstm(x)
        x = x.transpose(0, 1)  # (seq_len, batch, hidden_size*2)
        x, _ = self.attention(x, x, x)
        x = x.mean(dim=0)  # (batch, hidden_size*2)
        x = self.fc(x)
        return x