多头注意力文本分类核心是将文本转为带全局语义的向量表示后接分类层，关键在于正确处理输入序列、位置编码、注意力掩码及维度对齐；需用Tokenizer统一长度并生成attention_mask，嵌入后加位置编码与LayerNorm，堆叠2–4层取[CLS]向量分类。
用Python实现多头注意力机制做文本分类，核心是把原始文本转换成带全局语义的向量表示，再接分类层。关键不在堆叠层数，而在正确处理输入序列、位置信息、注意力掩码和维度对齐。
原始文本需统一长度并映射为数字ID。推荐用Hugging Face的Tokenizer（如BertTokenizer）自动完成分词、截断、添加特殊标记（[CLS]、[SEP]）和生成attention_mask。
PyTorch中可用nn.MultiheadAttention，但要注意它默认要求输入形状为(seq_len, batch_size, embed_dim)，和常见NLP数据(batch_size, seq_len, embed_dim)相反，需先转置。
单层注意力只能捕获局部依赖，通常堆叠2–4层Transformer Encoder。分类任务中，一般取[CLS]位置的输出作为整句向量。
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将[CLS]向量送入全连接层（+Dropout+ReLU），最后接线性层输出类别logits。损失用CrossEntropyLoss，注意标签是long类型整数。
基本上就这些。多头注意力不是黑箱，理解好QKV计算逻辑、掩码作用和维度流转，就能稳稳落地文本分类任务。
以上就是Python使用多头注意力机制构建文本分类模型的流程解析【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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