随着社交媒体的快速发展，微博已成为人们表达观点和情感的重要平台。微博评论的情绪分析对于理解公众情绪、预测市场趋势等方面具有重要意义。本文提出了一种结合多头自注意力机制与情感词典的微博评论情绪分类模型，旨在提高情绪分类的准确性和鲁棒性。
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是Transformer模型的核心组件之一，它通过并行地关注输入序列的不同部分，从而捕捉丰富的上下文信息。在情绪分类任务中，多头自注意力机制可以有效捕捉评论中的关键情感词及其上下文关系。
具体地，给定一个评论序列 \(X = \{x_1, x_2, ..., x_n\}\)，多头自注意力机制首先将其映射为多个查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，然后计算每个查询向量与所有键向量之间的注意力权重，最终通过加权求和得到输出向量。
# 伪代码示例
def multi_head_attention(X):
# 初始化参数
W_Q, W_K, W_V = initialize_weights()
# 计算Query, Key, Value
Q = X @ W_Q
K = X @ W_K
V = X @ W_V
# 计算注意力权重并加权求和
attention_scores = softmax(Q @ K.T / sqrt(d_k))
output = attention_scores @ V
return output
情感词典是一种包含情感词及其对应情感倾向（正面、负面或中性）的字典。在情绪分类任务中，情感词典可以提供先验知识，帮助模型更准确地识别评论中的情感倾向。
本模型采用了预构建的情感词典，并结合微博评论的特点进行了优化。通过情感词典，模型可以快速定位评论中的情感词，并计算其情感倾向分数。
为了充分利用多头自注意力机制和情感词典的优势，本模型将两者进行了融合。具体地，模型首先通过多头自注意力机制捕捉评论的上下文信息，然后结合情感词典对关键情感词进行加权处理，最终得到综合的情感倾向分数。
融合过程通过加权平均或级联等方式实现，具体取决于实验效果和任务需求。
为了验证模型的有效性，在微博评论数据集上进行了实验。实验结果表明，该模型在情绪分类任务上取得了较高的准确率和F1分数，显著优于传统的基于规则或简单神经网络的方法。
此外，还分析了模型在不同情感倾向（正面、负面、中性）上的表现，发现模型在识别负面情感时表现尤为突出，这可能与微博评论中负面情感更为普遍有关。
本文提出了一种基于多头自注意力与情感词典融合的微博评论情绪分类模型，并通过实验验证了其有效性。未来，将继续优化模型结构，提高其在复杂情感场景下的识别能力，并探索其在更多应用场景中的潜力。