HAN分层注意网络
HAN 输入词向量序列后，通过词级别的Bi-GRU后，每个词都会有一个对应的Bi-GRU输出的隐向量h，再通过 u w u_w uw向量与每个时间步的h向量点积得到attention权重，然后把h序列做一个根据attention权重的加权和，得到句子summary向量s2，每个句子再通过同样的Bi-GRU结构再加attention得到最终输出的文档特征向量v向量，然后v向量通过后级dense层再
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