https://www.ordosx.tech/2025/05/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B03%EF%BC%9A%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%B1%A0%E5%8C%96%E5%9C%A8%20Transformer%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/#more 本文介绍了一种高效的序列表示方法——注意力池化（Attention Pooling），并将其应用于文本匹配任务。实验表明，在引入注意力池化层后，模型准确率由79.98%显著提高至81.64%，验证了其有效性。
https://www.ordosx.tech/2025/05/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B03%EF%BC%9A%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%B1%A0%E5%8C%96%E5%9C%A8%20Transformer%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/#more
本文介绍了一种高效的序列表示方法——注意力池化（Attention Pooling），并将其应用于文本匹配任务。实验表明，在引入注意力池化层后，模型准确率由79.98%显著提高至81.64%，验证了其有效性。