人工智能大模型原理与应用实战：文本分类与情感分析_大模型做情感分析的具体应用案例

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

文本分类与情感分析是人工智能领域中非常重要的两个任务。在自动化领域，文本分类可以用于垃圾邮件、病毒检测、网络安全等领域；而在商业领域，文本分类则可以用来对用户评价进行自动归类，提升企业的管理能力。

为了能够准确地对文本进行分类或推断其情感态度，目前基于深度学习的文本分类方法已经取得了不错的成果。近年来随着语音识别技术的发展，基于语言模型（LM）的文本分类方法也逐渐流行起来。例如，微软公司的Bing搜索引擎就采用了基于LM的文本分类方法。

情感分析则是在自然语言处理过程中另一个重要且相关的任务。它旨在确定一段文字的主观情绪，并给出相应的积极或消极标签。许多公司都依赖于情感分析技术，如电子商务网站Amazon用以分析顾客的购买意向，亚马逊的产品评论也经常受到消费者的反馈。

本文将重点介绍基于神经网络的文本分类与情感分析技术。所涉及到的主要技术包括：词嵌入、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制。文章的后半部分还会介绍这些技术在实际应用中的效果和局限性。

2.核心概念与联系

2.1 词嵌入 Word Embedding

首先，我们需要对文本进行预处理——分词、去除停用词等。之后，将每个词转换为数字表示形式——称之为词向量或embedding vector。一般来说，有两种方法可以生成词向量：

1. 基于共现矩阵的方法：计算每个词与其他词出现的次数，根据这个矩阵，可以得到每种词对应的词向量。这种方法简单易行，但是词之间没有什么关系，难以捕获词语之间的复杂关系。