BERT是如何做情感分类的呢？今天，让我们一起揭开BERT模型的神秘面纱，看看它是如何巧妙地进行情感分类的！
BERT，作为一个双向编码器模型，它的独特之处在于能够全面吸收一段文本或句子的精髓。
通过tokenizer，文本被转换成一段段token，通过自注意力机制每个token都像拥有超能力一样，能够感受到其他token的情感波动。这样的设计让每个token都蕴含了整句话的丰富信息。
在BERT的世界里，有一个特殊的标记——CLS，它被拼接于句子的起点，扮演着聚集整个句子全局信息的重要角色。当BERT处理一个句子时，它会特别关注CLS标记，因为它浓缩了整个句子的核心情感。
在情感分类的任务中，我们巧妙地利用CLS标记的输出向量来预测句子的情感倾向。这个向量就像是一篇情感的“摘要”，它蕴含了判断情感所需的所有关键信息。
所以，BERT是这样实现的：经过BERT的所有神经网络层，CLS标记最终也变成了一种embedding向量。在最后的关键一步，我们只需将这个向量提取出来，通过全连接层的转换，就能轻松实现情感分类的任务！
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