自然语言冰冷
时间: 2025-03-22 19:00:08 浏览: 22
### 自然语言处理中的情感分析与语义理解
自然语言处理(NLP)领域的情感分析是一种重要的技术手段,用于评估文本中所蕴含的情绪倾向。通过这种方法可以量化文本的情绪状态,例如积极、消极或其他具体情绪类别[^1]。情感分析的核心在于构建能够有效捕捉人类复杂情绪模式的算法模型。
对于老年人群体而言,在面部情绪识别和共情理解方面的能力有所退化,这可能导致他们在日常交流中表现出更多的社交不适或冷漠现象[^2]。与此同时,年轻一代由于长期依赖于数字化沟通工具如表情包和网络流行语,逐渐丧失了部分传统书面表达能力,甚至出现了所谓的“文字失语症”。这种趋势可能进一步加剧人际交往过程中的误解以及情感隔阂。
在当前主流的技术实现路径下,基于深度学习的方法因其强大的特征提取能力和泛化性能而成为首选方案之一。这些先进的神经网络架构不仅提高了分类精度,还增强了对细微差别的敏感度,使得机器能更好地模仿真实世界里的人类反应机制。然而值得注意的是,尽管现代AI系统取得了巨大进步,但在理解和回应深层次的社会心理议题比如普遍存在的同情心衰退等方面仍然面临挑战[^3]。
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
import tensorflow as tf
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=3)
def preprocess_text(texts):
encodings = tokenizer(
texts,
truncation=True,
padding=True,
max_length=128,
return_tensors='tf'
)
return encodings['input_ids'], encodings['attention_mask']
X_train_raw, X_val_raw, y_train, y_val = train_test_split(data_texts, labels, test_size=0.2)
train_input_ids, train_attention_masks = preprocess_text(X_train_raw)
val_input_ids, val_attention_masks = preprocess_text(X_val_raw)
history = model.fit([train_input_ids, train_attention_masks],
y_train,
validation_data=([val_input_ids, val_attention_masks], y_val),
epochs=3, batch_size=16)
```
上述代码片段展示了如何利用预训练BERT模型来进行三分类任务(假设分别为正面、负面及中立),这是实施高级情感分析的一个典型例子。
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