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BERT擅长整个句子的上下文理解，适合句子级的情感分析和分类任务。对于部分分析，你可以在BERT顶部为每个token（词或子词）添加独立的分类头，从而对句子中的不同部分（如每个词的情感和属性）进行分析。这种方法通常是通过Token-level 分类和多任务学习来实现的，BERT会为每个词生成一个上下文感知的表示，然后根据任务目标进行分类。通过这种方式，BERT能够同时处理句子级的情感分析和词汇级的详细分析，从而实现对句子中不同部分的情感和属性分析。
2025-04-19 17:47:27
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原创 transformer
Transformer模型的结构主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分，且每一部分由多个相同的层（Layer）堆叠而成。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer完全依赖自注意力机制（Self-Attention）来建模序列之间的依赖关系。
2025-04-14 20:08:17
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原创 minimum-phase-systems
在s右半平面既无零点也无极点的传递函数，称为最小相位传递函数；反之，在右半平面有零点或极点的传递函数称为非最小相位传递函数。
2025-04-07 16:27:22
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原创 frequency-analysis-频率分析法
频率分析法是研究线性系统在正弦激励下响应的一种重要方法，其基本思想在于利用正弦函数在稳态响应中的独特性质来揭示系统的特性。
2025-04-05 21:23:39
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空空如也
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