引言\n\n深度学习模型的可解释性一直是人工智能领域的重要挑战。门控注意力机制在自然语言处理中表现优异，其注意力图蕴含了模型对输入序列的处理模式。但注意力图的高维特性使得研究人员难以从海量数据中感知其结构规律，网络层数与注意力头数的大量组合更增加了手动分析的负担。聚类分析能够以无监督方式挖掘数据内在结构，为破解这一困境提供了可行路径。为此，本文提出了基于聚类的方法来可视化门控注意力图聚类网络，尝试在注意力表象与功能性知识之间搭建桥梁。实验预期表明，借助细粒度的聚类技术，研究者可从网络整体和多维属性两个层面洞察两者之间的动态弱相关性特征。整体而言，本文在网络可解释增强与认知启发深度学习上都具有积极的引导意义。\n\n## 一、门控注意力与数据建模\n\n许多流行的NIM模型具有各种门控体系结构。这些网络结构在过去概念知识信息中能够同已知的场景融为一体，在这种空间对比鲜明、各中差异的命名环境中呈现不同的异同名下的存在以及这个存在应该算作的知识框架下的方法区分。在我们研究的聚类式逻辑中，符号与不变量恰恰暴露