हायरेरकिकल अटेंशन मैकेनिज्म: डीप लर्निंग में बहु-स्तरीय ध्यान प्रणाली

Hierarchical Attention Mechanism डीप लर्निंग में एक उन्नत अवधारणा है जो विभिन्न स्तरों पर डेटा के महत्वपूर्ण भागों पर ध्यान केंद्रित करती है — जैसे शब्द (word), वाक्य (sentence), और अनुच्छेद (paragraph)। यह मॉडल को बहु-स्तरीय जानकारी को समझने और प्रासंगिकता के आधार पर महत्व देने में सक्षम बनाता है।

📘 हायरेरकिकल अटेंशन क्या है?

Hierarchical Attention एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसमें मॉडल पहले छोटे घटकों (जैसे शब्दों) पर ध्यान देता है और फिर उच्च स्तरों (जैसे वाक्यों और अनुच्छेदों) पर ध्यान केंद्रित करता है। इससे जानकारी का अधिक समृद्ध प्रतिनिधित्व (representation) बनता है।

⚙️ कार्यप्रणाली (Working Mechanism):

यह दो मुख्य स्तरों में काम करता है:

1. Word-Level Attention: वाक्य में महत्वपूर्ण शब्दों को पहचानता है।
2. Sentence-Level Attention: दस्तावेज़ में महत्वपूर्ण वाक्यों को पहचानता है।

🧮 गणितीय रूप:

u_it = tanh(W_w · h_it + b_w)
α_it = softmax(u_it^T · u_w)
s_i = Σ(α_it · h_it)

u_i = tanh(W_s · s_i + b_s)
α_i = softmax(u_i^T · u_s)
v = Σ(α_i · s_i)

यहाँ:

• u_it: शब्द स्तर का hidden representation
• α_it: शब्द-स्तरीय अटेंशन वेट
• s_i: वाक्य का सारांश वेक्टर
• α_i: वाक्य-स्तरीय अटेंशन वेट
• v: पूरे दस्तावेज़ का context वेक्टर

🧠 हायरेरकिकल अटेंशन के लाभ:

• डेटा के विभिन्न स्तरों को अलग-अलग समझने की क्षमता।
• बेहतर context representation।
• Document Classification, Sentiment Analysis जैसे कार्यों में Accuracy बढ़ाता है।
• Long Text में अधिक प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करता है।

📗 Python उदाहरण (Hierarchical Attention Network - HAN):

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Bidirectional
from tensorflow.keras.models import Model

# Word Encoder
word_input = Input(shape=(None, 100))
word_encoder = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(word_input)
word_dense = Dense(128, activation='tanh')(word_encoder)

# Sentence Encoder
sent_input = Input(shape=(None, 128))
sent_encoder = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(sent_input)
sent_dense = Dense(128, activation='tanh')(sent_encoder)

model = Model([word_input, sent_input], [word_dense, sent_dense])

📊 वास्तविक अनुप्रयोग:

• 🔹 डॉक्युमेंट क्लासिफिकेशन
• 🔹 न्यूज समरीकरण
• 🔹 ईमेल या चैट वर्गीकरण
• 🔹 भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis)
• 🔹 वीडियो और ऑडियो अटेंशन सिस्टम

🚀 2025 में आधुनिक उपयोग:

• Hierarchical Transformers: मल्टी-लेवल अटेंशन के साथ बड़े दस्तावेजों के लिए उपयोग।
• Multimodal Hierarchical Models: Text + Audio + Video को एक साथ प्रोसेस करने वाले मॉडल।
• Hierarchical Graph Attention Networks: Social Network और Knowledge Graph के लिए।

📙 निष्कर्ष:

Hierarchical Attention Mechanism ने डीप लर्निंग में context समझने की क्षमता को एक नए स्तर पर पहुँचा दिया है। यह केवल शब्दों या वाक्यों पर नहीं बल्कि उनके संबंधों पर भी ध्यान देता है। 2025 में, यह आर्किटेक्चर Document AI और Multimodal AI Systems का मुख्य घटक बन चुका है। यह मॉडल को “सोचने” के समान व्यवहार देता है — पहले छोटे विचारों को समझना और फिर बड़े विचारों का निर्माण करना।