基于transformer的情感分析

基于Transformer的情感分析是一种利用深度学习技术，特别是Transformer模型来进行文本情感倾向判断的方法。Transformer是由Google在2017年提出的，最初是为了改进自然语言处理任务中的序列建模，如机器翻译。在情感分析中，它能够捕捉到长距离依赖和语义信息，这对于理解句子的情绪色彩非常关键。

具体步骤如下：

1. **输入表示**：首先将文本转化为数值向量，比如词嵌入（Word Embeddings）或字符级编码。

2. **Transformer Encoder**：Transformer的核心部分，包括自注意力层和前馈神经网络，能对输入的每个词（或字符）进行全局上下文的理解。

3. **情感特征提取**：Transformer encoder会对输入的句子生成一系列密集表示，这些表示包含了丰富的句法和语义信息。

4. **分类器**：最后，通过全连接层或其他类型的分类层，根据Transformer编码后的结果预测文本的情感类别，如正面、负面或中立。