BERT模型情感三分类模型架构图

BERT（Bidirectional Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，它在自然语言处理任务中取得了很好的效果。对于情感三分类任务，可以使用BERT模型进行建模。

BERT情感三分类模型的架构图如下：

1. 输入层：将文本序列输入模型。输入层通常包括词嵌入层和位置编码层。词嵌入层将每个词转换为向量表示，位置编码层用于编码词的位置信息。

2. Transformer编码器：BERT模型由多个Transformer编码器组成。每个编码器由多个自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够捕捉词与词之间的关系，前馈神经网络用于对特征进行非线性变换。

3. Pooling层：将Transformer编码器的输出进行池化操作，得到整个句子的表示。常用的池化方式有平均池化和最大池化。

4. 全连接层：将池化后的句子表示输入全连接层进行特征提取和分类。全连接层通常包括多个隐藏层和输出层。隐藏层通过激活函数对特征进行非线性变换，输出层使用softmax函数将特征映射到三个类别上。

5. 输出层：输出层将全连接层的结果映射到三个类别上，分别表示正面情感、负面情感和中性情感。