BiLSTM-transformer

### BiLSTM 和 Transformer 的架构 双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 是一种特殊的循环神经网络结构，能够处理序列数据中的长期依赖关系。通过组合两个方向上的 LSTM 层——前向和后向，可以捕捉到输入序列中任意位置的信息[^1]。 相比之下，Transformer 架构完全摒弃了传统的 RNN 结构，转而采用自注意力机制来并行化计算过程。这种设计使得 Transformers 更加适合处理非常长的序列，并且在训练速度上也具有显著优势[^2]。 ### 实现细节 对于 **BiLSTM** 来说，在 PyTorch 中可以通过如下方式定义： ```python import torch.nn as nn class BiLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(BiLSTM, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(lstm_out[:, -1, :]) return out ``` 而对于 **Transformer**, 则更倾向于使用预构建库函数简化开发流程: ```python from transformers import BertModel class TransformerForSequenceClassification(nn.Module): def __init__(self, model_name='bert-base-uncased', num_labels=2): super().__init__() self.transformer = BertModel.from_pretrained(model_name) self.classifier = nn.Linear(self.transformer.config.hidden_size, num_labels) def forward(self, input_ids=None, attention_mask=None, token_type_ids=None): outputs = self.transformer( input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids ) logits = self.classifier(outputs.last_hidden_state[:,0,:]) return logits ``` ### 性能对比 当涉及到自然语言处理任务时，Transformers 显示出了超越传统方法的强大能力。特别是在涉及上下文理解的任务中，如机器翻译、问答系统等场景下表现尤为突出。然而，这并不意味着 BiLSTMs 已经过时；相反，在某些特定应用场景里，例如语音识别等领域内仍然保持着竞争力。