政务留言文本分类实验设计：基于Roberta、BiGRU和多头注意力机制

数据集来源和预处理方法

本实验使用的政务留言文本分类数据集来自某市政府官网，共分为10个类别，包括教育、环保、医疗、公安等。原始数据集为不同的文本文件，首先需要进行文本清理和预处理，包括去除HTML标签、特殊符号、停用词等，并对文本进行分词和向量化处理，得到每个文本的词向量表示。

实验设计和实验流程

本实验将采用Roberta、bigru和多头注意力机制分别进行文本分类，并进行对比实验。具体实验流程如下：

1. 数据预处理：将原始文本数据进行清理和预处理，得到每个文本的词向量表示。
2. 实验分组：将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。
3. 模型训练：对Roberta、bigru和多头注意力机制分别进行模型训练，利用训练集进行模型训练，并在验证集上进行模型调优和超参数选择。
4. 模型评估：在测试集上对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
5. 对比实验：将Roberta、bigru和多头注意力机制进行对比实验，比较它们的性能表现。

实验参数设置和评估指标

本实验中，Roberta、bigru和多头注意力机制的超参数设置如下：

1. Roberta：使用预训练模型'roberta-base'进行微调，学习率为2e-5，最大序列长度为512，训练批次为32，训练轮次为5。
2. bigru：使用双向GRU进行文本分类，学习率为1e-3，最大序列长度为256，训练批次为32，训练轮次为10。
3. 多头注意力机制：使用多头注意力机制进行文本分类，学习率为1e-4，最大序列长度为512，训练批次为64，训练轮次为5。

评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值。其中，准确率指分类正确的样本数与总样本数的比值；精确率指分类为某一类别的样本中，真正属于该类别的样本数与分类为该类别的样本数的比值；召回率指属于某一类别的样本中，被分类为该类别的样本数与属于该类别的样本总数的比值；F1值是精确率和召回率的调和平均数。

对比实验设置

为了比较Roberta、bigru和多头注意力机制的性能表现，将它们进行对比实验，比较它们的准确率、精确率、召回率和F1值。对比实验中，将分别对三种模型进行训练和测试，并计算相应的评估指标。