分层注意网络（基于PyTorch）被应用于文档分类任务。

简介：
[PYTORCH]以下是对用于文档分类的分层注意力网络的详细介绍。下面是关于我所构建的文件分层关注网络，以及其在文档分类任务中的应用的描述，包含模型的 PyTorch 实现。此外，还提供了 Dbpedia 数据集模型输出结果的应用程序演示和示例，展示了我的模型在 Dbpedia 数据集上的性能表现。为了便于理解和使用，我提供了如何利用我的代码进行操作的示例：您可以利用任何数据集来训练该模型；如果您已经拥有训练好的模型或者您的自定义模型，则可以对其进行评估，并使用包含相同类别的任何测试数据集进行测试；最后，我还提供了一个简单的 Web 应用供您进行进一步的测试。 项目要求如下：需要 Python 3.6 环境以及 PyTorch 0.4 版本和 TensorBoardX 库（如果未使用 SummaryWriter，则可省略）。同时，包含了用于实验的数据集的统计信息——麻木数据集的详细描述。