假设你是一名自然语言处理的研究员你准备利用Roberta、bigru和多头注意力机制做一个政务留言文本分类任务。你将如何详细介绍Roberta包括详细描述、模型结构、如何获取词向量等尽可能多的描述。

Roberta 是由著名的自然语言处理公司 Hugging Face 提出的一种预训练模型，它是在 BERT 基础上进行改进和优化的。相较于 BERT，Roberta 采用了更长的序列长度、更多的训练数据和更长的训练时间，使得模型的性能得到了极大的提升。

Roberta 的模型结构采用了 Transformer，其中包括多个 Encoder 层和一个 Decoder 层。每个 Encoder 层都由多个自注意力机制、前馈神经网络和残差连接组成，其中自注意力机制可以有效地捕捉输入序列中的关键信息。每个 Decoder 层则由多个自注意力机制、多头注意力机制和前馈神经网络组成，可以用于生成文本等任务。

为了获取词向量，Roberta 采用了 WordPiece 分词的方式将文本转换为序列，并将每个词转换为对应的向量。在预训练过程中，Roberta 首先对大量的文本数据进行无监督的预训练，然后再在具体的任务上进行微调，可以在不同的任务上取得较好的结果。

总之，Roberta 是一种非常优秀的预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别、机器翻译等。在政务留言文本分类任务中，结合 bigru 和多头注意力机制，可以进一步提升模型的性能。