您好，我想向您请教一下https://blog.csdn.net/vivian_ll/article/details/106235802 TextRCNN这篇论文里，为什么要对输入数据进行current，left，right的切分。具体切分方法又是如何呢？
三角卷积神经网络是一种用于文本分类的模型，它的输入数据是一个三维的数组，第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示单词的词嵌入向量。对于一个文本序列 $X = [x_1, x_2, x_3, ... , x_n]$，我们可以将它分成三个数组：
当前词 $X_{current} = [x_1, x_2, x_3, ... , x_{n-2}, x_{n-1}]$
左边词 $X_{left} = [0, x_1, x_2, x_3, ... , x_{n-2}]$
右边词 $X_{right} = [x_2, x_3, ... , x_{n-2}, x_{n-1}, 0]$
切分方法就是将 $X_{current}$ 取原来的数据，将 $X_{left}$ 从第一个词开始取原数组的数据，然后在最前面增加一列0，而将 $X_{right}$ 从第二个词开始取原数组的数据，然后在最后增加一列0。这样切分的原因是，三角卷积神经网络的卷积操作是按时间步的顺序来进行的，也就是说对于当前词的预测要依赖左边和右边词的信息。
代码实现的具体细节：
'x_train_left = np.hstack([np.expand_dims(x_train[:, 0], axis=1), x_train[:, 0:-1]])：将第一列的词嵌入向量取出来，增加一维，然后与原数组除去第一列的数据拼接在一起，得到 $X_{left}$
'x_train_right = np.hstack([x_train[:, 1:], np.expand_dims(x_train[:, -1], axis=1)])：将原数组除去最后一列的数据与最后一列的词嵌入向量取出来，增加一维，然后拼接在一起，得到 $X_{right}$
对于测试集也是同理进行切分。
最后输出各个数据集的维度，以便后续调试。
在 TextRCNN 这篇论文中，作者将输入的句子按照 current，left，right 的顺序进行切分，是为了利用上下文信息来提高模型的准确性。
具体来说，对于一个句子中的每个词，都会分别设置 current，left，right 三个输入，分别表示该词的当前信息、左侧上下文信息和右侧上下文信息。
举个例子，如果我们要对句子 "The cat sat on the mat" 进行切分，那么可以得到如下三个输入：
current："The"
left：""
right："cat sat on the mat"
current："cat"
left："The"
right："sat on the mat"
current："sat"
left："The cat"
right："on the mat"
以此类推，对于句子中的每个词都会进行类似的切分。这样做的目的是为了让模型能够利用上下文信息来更准确地理解句子的意思。
希望这能帮到你！