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(jìn)行情感分類的！

BERT，作為一個雙向編碼器模型，它的獨(dú)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(zhuǎn)換成一段段token，通過自注意力機(jī)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(shè)計讓每個token都蘊(yùn)含了整句話的豐富信息。

在BERT的世界里，有一個特殊的標(biāo)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(dāng)BERT處理一個句子時，它會特別關(guān)注CLS標(biāo)記，因為它濃縮了整個句子的核心情感。

在情感分類的任務(wù)中，我們巧妙地利用CLS標(biāo)記的輸出向量來預(yù)測句子的情感傾向。這個向量就像是一篇情感的“摘要”，它蘊(yùn)含了判斷情感所需的所有關(guān)鍵信息。

所以，BERT是這樣實現(xiàn)的：經(jīng)過BERT的所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，CLS標(biāo)記最終也變成了一種embedding向量。在最后的關(guān)鍵一步，我們只需將這個向量提取出來，通過全連接層的轉(zhuǎn)換，就能輕松實現(xiàn)情感分類的任務(wù)！

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