Att-BLSTM

Model

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模型主要包括五部分:

  1. Input layer
  2. Embedding layer
  3. Lstm layer
  4. Attention layer
  5. Output layer

Word Embedding

没啥好说的…

Bidirectional Network

Bi-LSTM结构, 最后输出

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Attention

Attention部分, 先对LSTM输出做非线性激活, 然后计算attention权重.

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最终的句表示:

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Classifying

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损失函数: 加上L2正则的交叉熵

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实验

数据集: SemEval-2010
参数设置:
word embedding: 分别尝试了50, 100
optimizer: AdaDelta
learning rate: 1.0
batch size: 10
dropout: 0.3, 0.3, 0.5
评价指标: macro-F1score

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