【每天学点AI】大模型如何做情感分类?BERT是如何做情感分类的?

BERT是如何做情感分类的呢?今天,让我们一起揭开BERT模型的神秘面纱,看看它是如何巧妙地进行情感分类的!

BERT,作为一个双向编码器模型,它的独特之处在于能够全面吸收一段文本或句子的精髓。

通过tokenizer,文本被转换成一段段token,通过自注意力机制每个token都像拥有超能力一样,能够感受到其他token的情感波动。这样的设计让每个token都蕴含了整句话的丰富信息。

在BERT的世界里,有一个特殊的标记------CLS,它被拼接于句子的起点,扮演着聚集整个句子全局信息的重要角色。当BERT处理一个句子时,它会特别关注CLS标记,因为它浓缩了整个句子的核心情感。

在情感分类的任务中,我们巧妙地利用CLS标记的输出向量来预测句子的情感倾向。这个向量就像是一篇情感的"摘要",它蕴含了判断情感所需的所有关键信息。

所以,BERT是这样实现的:经过BERT的所有神经网络层,CLS标记最终也变成了一种embedding向量。在最后的关键一步,我们只需将这个向量提取出来,通过全连接层的转换,就能轻松实现情感分类的任务!

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