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威海网站建设注意力模型,鉴于上文提到的无监督的挑战,我们提出了一些改进策略。首先引入了商品类目标签,把无监督学习转化为了弱监督学习,通过商品类目标签,指导模型抽取类目相关的语句作为商品摘要抽出,转化为弱监督学习。越是类目相关,也越有可能是在描述商品本身,相对也更适合作为商品摘要信息被抽取出来。基于这个弱监督目标,我们提出了第一个改进工作——注意力模型。实践中,我们发现注意力模型非常适合该类任务。概括来说,我们构建了一个基于商品描述的文本分类模型,分类的目标就是我们引入的商品类目标签。在商品描述的类目分类中,由于我们引入了注意力机制,注意力机制会为每句话分配一个注意力权重,一句话的权重越高,也就是说该句子越类目相关,则更适合作为商品摘要信息被抽出。我们的模型细节如图3所示。首先每个特征向量通过一个全连接网络进一步提取特征,并和一个全局向量U计算相似度,全局向量U可以理解为多个类目标签的抽象表示。这里计算出的相似度α则是各个句子的注意力分配。之后各个特征向量根据权重α做一个加权和,形成最终的商品描述的特征向量D。最后基于D构建一个商品类目分类的全连接层。在模型正确训练的情况下,注意力权重α会把更大的权重分配给更加类目相关的句子,比如描述材质以及外形的句子,通过他们可以比较确定该商品是一个T-shirt。而第三句描述了商家的联系方式,在不同类目中,可能都会有相似的句子,即他们相对来说类目无关,所以注意力的权重一般相对较低。之后我们根据注意力分配进行排序,根据排序的结果,选择top-N个作为输。