2、自然语言处理中的Transformer模型应用与挑战

自然语言处理中的Transformer模型应用与挑战

1. 文本分类与情感分析

文本分类是自然语言处理（NLP）中最常见的任务之一，有着广泛的应用场景。比如，可以将客户反馈进行分类标记，或者根据语言对支持工单进行路由处理。我们日常使用的电子邮件垃圾邮件过滤器，大概率也是运用了文本分类技术，来保护收件箱免受大量无用垃圾邮件的侵扰。

其中，情感分析是一种常见的文本分类类型，其目的是确定给定文本的情感极性。以特斯拉为例，它可能会分析像图2 - 1那样的推特帖子，以此来判断人们是否喜欢他们的新屋顶。

假设你是一名数据科学家，需要构建一个系统，用于自动识别人们在推特上对公司产品表达的诸如“愤怒”或“喜悦”等情绪状态。在2018年之前，针对这个问题的深度学习方法通常是为该任务找到合适的神经架构，并在标记好的推文数据集上从头开始训练。但这种方法存在三个主要缺点：
- 需要大量标记数据来训练准确的模型，如循环神经网络或卷积神经网络。
- 从头开始训练这些模型既耗时又昂贵。

下面我们来看一个情感分析的示例，通过模型判断一段文本的情感极性：

# 假设这里有一个模型可以进行情感分析
label = "NEGATIVE"
score = 0.901546
print(f"模型非常确信这段文本具有负面情感，置信度为 {score}。")

从这个示例可以看出，模型以较高的置信度判断文本具有负面情感，这在处理愤怒的汽车人投诉时是合理的。

2. 命名实体识别（NER）

预测客户反馈的情感只是第一步，很多时候我们