17、情感分类与非线性系统稳定性研究

情感分类与非线性系统稳定性研究

情感分类模型研究

模型构建与训练

在情感分类任务中，模型构建与训练是关键环节。首先，在获取句子的初始表示 $\overline{h} {sa}$ 和权重矩阵 $W_C$ 后，计算注意力得分 $\gamma_i$，并通过加权组合隐藏状态得到最终的期望上下文表示状态 $h_C$，公式如下：
$h_C = \sum {i = 1}^{n} \gamma_i \cdot h_{i}^{sa}$

接着，将 $h_s$ 和 $h_c$ 相加得到最终输出隐藏状态向量 $h$：
$h = h_s + h_c = \sum_{i = 1}^{n} \beta_i \cdot h_{i}^{s} + \sum_{i = 1}^{n} \gamma_i \cdot h_{i}^{sa}$

然后，将 $h$ 输入非线性层得到输出序列表示 $x$：
$x = \tanh(W_X \cdot h + b_X)$

最后，将 $x$ 输入线性层并经过 softmax 层计算句子属于正、负或中性极性的概率 $y$：
$y = \text{softmax}(W_R \cdot x + b_R)$

在模型训练方面，使用交叉熵作为损失函数：
$\text{loss} = - \sum_{i = 1}^{S} y \log(\hat{y}) + \frac{1}{2} \lambda | \theta |^2$
其中，$\lambda$ 是正则化因子，$\theta$ 是参数集，例如 $\theta = {W_{[S,A,C,R]}, \text