电商评论情感倾向预测：基于注意力机制的BERT与情感词典融合

在电子商务领域，用户评论的情感倾向对于商家了解产品反馈和改进用户体验至关重要。传统的情感分析方法往往依赖于情感词典或机器学习模型，但它们在处理复杂语义和上下文信息时存在局限性。近年来，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在自然语言处理领域取得了显著成效，其强大的上下文理解能力为情感倾向预测提供了新的思路。本文将详细介绍一种基于注意力机制的BERT模型与情感词典融合的方法，旨在提高电商评论情感倾向预测的准确性和鲁棒性。

BERT模型基础

BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，它通过大量文本数据的训练，能够学习到丰富的语义信息和上下文关系。BERT的核心思想是双向编码，即同时考虑单词的左右上下文，这使得它在处理自然语言任务时表现出色。

注意力机制简介

注意力机制是深度学习中的一种重要技术，它通过计算不同部分之间的相关性得分，动态地调整输入数据的权重，从而关注对任务更为关键的信息。在BERT模型中，注意力机制被广泛应用于计算不同单词之间的依赖关系，提高模型的语义理解能力。

情感词典的应用

情感词典是一种包含情感词汇及其对应情感倾向（正面、负面或中性）的词典。在情感分析任务中，情感词典可以作为先验知识，帮助模型快速识别情感倾向。然而，情感词典往往难以覆盖所有情感表达，且对于复杂语境的处理能力有限。

基于注意力机制的BERT与情感词典融合方法

本文提出的方法将BERT模型与情感词典相结合，利用BERT的上下文理解能力提取评论的深层语义特征，同时通过情感词典提供辅助信息，增强模型对情感倾向的敏感度。

具体步骤

1. 使用BERT模型对电商评论进行编码，获取每个单词的嵌入表示。
2. 引入注意力机制，计算每个单词对情感倾向预测的重要性权重。
3. 构建情感词典，将评论中的情感词汇映射到相应的情感倾向。
4. 将情感词典中的情感倾向信息融合到BERT的嵌入表示中，形成增强后的特征向量。
5. 基于增强后的特征向量，使用分类器进行情感倾向预测。

代码示例

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class BertSentimentModel(nn.Module):
    def __init__(self, bert_path, vocab_path, sentiment_dict):
        super(BertSentimentModel, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_path)
        self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(vocab_path)
        self.sentiment_dict = sentiment_dict  # 情感词典
        self.attention = nn.Linear(768, 1)  # 假设BERT隐藏层维度为768
        self.fc = nn.Linear(769, 3)  # 情感分类：正面、负面、中性

    def forward(self, text):
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
        outputs = self.bert(**inputs)
        last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # [batch_size, sequence_length, hidden_size]

        # 计算注意力权重
        attention_scores = torch.tanh(self.attention(last_hidden_states))
        attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-2)
        pooled_output = torch.sum(attention_weights * last_hidden_states, dim=1)

        # 融合情感词典信息
        sentiment_features = self.extract_sentiment_features(text)
        enhanced_features = torch.cat([pooled_output, torch.tensor(sentiment_features).float()], dim=-1)

        # 情感分类
        logits = self.fc(enhanced_features)
        return logits

    def extract_sentiment_features(self, text):
        # 实现从文本中提取情感词典特征的逻辑
        # 返回一个固定长度的特征向量
        pass
    

本文介绍了一种基于注意力机制的BERT与情感词典融合的电商评论情感倾向预测方法。通过结合BERT的上下文理解能力和情感词典的先验知识，该方法在提高预测准确性和鲁棒性方面展现出显著优势。未来，将进一步优化模型结构，提高情感分析的效率和准确性，为电商平台的智能化运营提供更加有力的支持。