周日图-注意力机制网络（HAN）模型：断点调试与常见评价指标

在本篇文章中，我们将探讨注意力机制网络（Hierarchical Attention Network，HAN）模型的断点调试过程，并介绍该模型的常见评价指标，包括真阳性（True Positive，TP）、真阴性（True Negative，TN）、假阳性（False Positive，FP）、假阴性（False Negative，FN）、查准率（Precision）和查全率（Recall）。同时，我们还将提供使用Python计算宏平均F1值的代码示例。

注意力机制网络（HAN）是一种用于处理文本数据的深度学习模型，它能够自动学习并关注输入文本中的重要信息。该模型在处理具有层次结构的文本数据时表现出色，例如文档-段落-句子的结构。

一、断点调试过程

断点调试是一种调试技术，可以帮助我们逐行执行代码，并观察程序在每行代码处的状态。以下是使用断点调试技术调试HAN模型的一般步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import pdb

2. 在代码中设置断点：

# 设置断点
pdb.set_trace(