电赛实战案例：基于BERT的疫情情绪识别baseline

资源摘要信息:"本次分享的资源是针对全国大学生电子设计竞赛的题目——疫情期间网民情绪识别比赛的一个基线解决方案，该方案采用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型进行端到端的情绪识别处理。BERT作为一种预训练语言表示的方法，能够使机器更好地理解自然语言，它在文本分类任务中表现出了卓越的效果。因此，它非常适合用于识别和分类网民在疫情期间表达的情绪状态。 BERT模型是基于Transformer的预训练模型，由Google于2018年提出，能够通过大规模无标注文本的预训练，捕捉丰富的语言特征。在具体任务中，只需要在BERT的基础上添加一个或多个全连接层，即可完成从无监督学习到有监督学习的转变，实现特定任务的端到端训练。 在本资源中，还包含了相关的源码文件。源码文件的命名暗示了它们是原始代码，即未经修改或优化的代码，这些代码可以直接运行。对于计划或参加电赛的同学来说，这是一个宝贵的实战案例，他们可以通过学习和实践来提升自己的技能，理解如何使用先进的机器学习技术解决实际问题。 从描述中可以得知，提供的资源不仅包含了用于参赛的题目解决方案，还提供了实际的源码，这将对参赛者具有极大的帮助。源码的可运行性意味着参赛者可以在自己的机器上复现比赛中的成果，进而在此基础上进行改进和创新。 此外，该资源的标签显示了其面向对象为大学生以及参加电子设计竞赛的学生，这对他们来说是一个非常适合的学习材料。标签还体现了资源的实用性和针对性，便于学生快速定位到相关的学习资源。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了一个名称“ori_code”，表明这是一个包含原始代码的压缩包。尽管没有列出具体的文件名，但可以推断压缩包内应该包含了用于构建BERT模型的所有必要代码文件，例如数据预处理脚本、模型定义文件、训练和测试脚本等。 综合以上信息，本资源对于学习深度学习、自然语言处理以及参加相关电子设计竞赛的学生来说，是非常有价值的。学生可以通过这个基线方案学习到如何利用BERT模型进行情感分析，了解如何将深度学习技术应用于实际问题，从而在比赛中获得更好的成绩。"