HAN分層注意網絡
HAN 輸入詞向量序列後，通過詞級別的Bi-GRU後，每個詞都會有一個對應的Bi-GRU輸出的隱向量h，再通過 u w u_w uw向量與每個時間步的h向量點積得到attention權重，然後把h序列做一個根據attention權重的加權和，得到句子summary向量s2，每個句子再通過同樣的Bi-GRU結構再加attention得到最終輸出的文檔特徵向量v向量，然後v向量通過後級dense層再
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