基于BiLSTM-Attention的中文文本分类任务实现

在自然语言处理领域，文本分类是一个重要的任务，它可以帮助我们对文本进行自动分类和归类。而BiLSTM-Attention是一种常用的模型结构，它在处理文本时能够捕捉句子中的语义信息和关键信息。本文将介绍如何使用BiLSTM-Attention模型实现中文文本分类任务，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个中文文本分类的数据集，其中包含了一系列的文本样本以及对应的标签。我们需要将文本样本进行分词，并将每个分词转换为向量表示。这里我们使用jieba库进行中文分词，并使用词向量表示每个分词。可以使用预训练的词向量模型，如Word2Vec或者GloVe，将每个词转换为固定维度的向量表示。

接下来，我们可以开始构建模型。首先，导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.func