BERT是如何做情感分類的呢？今天，讓我們一起揭開BERT模型的神秘面紗，看看它是如何巧妙地進行情感分類的！

BERT，作為一個雙向編碼器模型，它的獨特之處在于能夠全面吸收一段文本或句子的精髓。

通過tokenizer，文本被轉換成一段段token，通過自注意力機制每個token都像擁有超能力一樣，能夠感受到其他token的情感波動。這樣的設計讓每個token都蘊含了整句話的豐富信息。

在BERT的世界里，有一個特殊的標記——CLS，它被拼接于句子的起點，扮演著聚集整個句子全局信息的重要角色。當BERT處理一個句子時，它會特別關注CLS標記，因為它濃縮了整個句子的核心情感。

在情感分類的任務中，我們巧妙地利用CLS標記的輸出向量來預測句子的情感傾向。這個向量就像是一篇情感的“摘要”，它蘊含了判斷情感所需的所有關鍵信息。

所以，BERT是這樣實現的：經過BERT的所有神經網絡層，CLS標記最終也變成了一種embedding向量。在最后的關鍵一步，我們只需將這個向量提取出來，通過全連接層的轉換，就能輕松實現情感分類的任務！

AI體系化學習路線

學習資料免費領

【后臺私信】AI全體系學習路線超詳版+100余講AI視頻課程 +AI實驗平臺體驗權限

全體系課程詳情