在电子商务领域，商品评论的情感倾向识别对于企业和消费者都至关重要。它不仅能帮助企业了解用户对产品的反馈，还能提升用户体验，优化产品设计。近年来，基于深度学习的自然语言处理技术（NLP）在情感分析领域取得了显著进展，其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与层级注意力网络（Hierarchical Attention Network, HAN）的结合尤为引人注目。本文将深入探讨这一组合在商品评论情感倾向识别中的应用。
BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是Google于2018年推出的一种预训练语言表示模型。它通过大规模语料库的双向训练，能够深刻理解文本的上下文信息，从而在各类NLP任务中展现出强大的性能。BERT的核心在于其Transformer结构，它使得模型能够并行处理输入序列中的所有位置，大大提升了训练效率和效果。
层级注意力网络是一种用于文档级情感分析的深度神经网络架构。它通常由两个层次的注意力机制组成：单词级注意力和句子级注意力。单词级注意力机制能够筛选出对句子情感表达有重要贡献的词汇，而句子级注意力机制则进一步筛选出对整篇文档情感倾向有决定性作用的句子。这种层级结构使得模型能够更有效地捕捉文本中的关键信息。
将BERT与层级注意力网络结合，可以充分利用BERT强大的语言理解能力，以及层级注意力网络在复杂文本结构分析中的优势。具体实现步骤如下：
以下是一个简化版的代码示例，展示了如何使用PyTorch实现上述过程：
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 初始化BERT tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 示例评论
review = "I really like this product, it works well and is easy to use."
# 对评论进行tokenization和编码
inputs = tokenizer(review, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True, padding='max_length')
outputs = model(**inputs)
# 提取BERT的[CLS]标记输出作为句子表示
cls_embedding = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
# 假设后续已定义好单词级和句子级注意力机制及分类器...
# ...
# 情感分类结果
# predicted_label = classifier(cls_embedding)
通过将BERT与层级注意力网络结合，可以实现高效且准确的商品评论情感倾向识别。BERT的强大语言表示能力与层级注意力网络对复杂文本结构的分析能力相得益彰，为情感分析领域提供了新的解决思路和途径。未来，随着技术的不断进步，期待这一组合能在更多场景下发挥更大的价值。