self-attention情感分类实战

Self-attention是一种注意力机制，它在深度学习中被广泛应用，特别是在Transformer模型中。Self-attention可以用来对文本数据进行情感分类。

在一个具体的实战项目中＊＊＊每一行都被标记为1表示积极情绪，0表示消极情绪。为了进行实际实验，建议将数据集分成训练和测试集，可以将其中的1/10作为测试集，剩下的用于训练分类算法。

例如，可以使用朴素贝叶斯分类算法来对这个数据集进行情感分类。根据作者的实验结果，朴素贝叶斯算法在这个数据集上达到了75%的准确率。需要说明的是，随着时间的推移，猜测工作的准确率将接近50%，而一个简单的算法可以超过50%的性能。虽然这个准确率不是非常高，但考虑到情感分类本身就存在争议，并且人类情感分类的准确率通常只有10%，所以能够达到90%的相对准确率已经是一个不错的起点。

因此，＊＊＊并通过合适的分类算法对推文进行情感分类，达到一定的准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于自注意力机制（Self-Attention）对twitter数据进行情感分析](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127288852)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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