基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别
BERT基本介绍
- 全称：Bidirectional Encoder Representations from Transformers，即变换器的双向编码器表征量。
- 开发者：Google，发布于2018年末。
- 核心结构：基于Transformer的Encoder，采用双向训练机制，充分利用上下文信息。
- 应用范围：广泛应用于问答系统、命名实体识别、自然语言推理和文本分类等多种NLP任务。
BERT的训练方法
- Masked Language Model (MLM)：对15%的单词进行随机Masking。具体操作为：80%的时间使用"[MASK]"替代，10%替换为随机单词，10%保持不变。
- Next Sentence Prediction (NSP)：训练BERT理解两个句子之间的逻辑关系。方法是给定两个句子，预测第二个句子是否为第一个句子的逻辑后续。
BERT的架构和预训练
- 模型版本：基础版BERT-BASE包含12层Transformer，而BERT-LARGE包含24层。
- 预训练结果：存储了Embedding表和Transformer层的权重，这些预训练的参数极大地促进了模型在下游任务上的性能。
Fine-tuning BERT
- 使用预训练的BERT模型进行微调，以适应特定的下游任务，如文本分类、情感分析等。
对话情绪识别的应用
- 目标：识别对话文本中的情绪状态，如积极、消极或中性。
- 重要性：在聊天、客服等场景中尤为重要，有助于改善用户交互体验，分析服务质量，降低人工审核成本。
总体而言，BERT不仅因其深入挖掘文本双向上下文信息的能力而被广泛使用，还因其在多种复杂NLP任务中展示的卓越性能而受到推崇。在对话情绪识别这一具体应用中，BERT能够有效地从复杂的对话数据中识别并分类人类情绪，提供深度的情绪分析工具。
