transformer文本分析

回答: Transformer是一种用于文本分析的主流模型，它已经取代了RNN系列网络，并在自然语言处理领域取得了巨大的成功。从Bert到GPT3再到如今的ChatGPT，Transformer不断发展并实现了人类难以想象的功能。在使用Transformer进行文本分析时，我们可以使用Transformer的Encoder部分作为网络主干，其中包括Positional Embedding和Transformer Encoder。Transformer Encoder接收一个形状为batch_size × sequence_len × embed_dim的张量，并输出一个形状相同的张量。如果要用于情感分析，我们可以在输出后面拼接全局平均池化和全连接层，构建一个分类模型。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于的Transformer文本情感分析（Keras版）](https://blog.csdn.net/ZackSock/article/details/129759543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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