BERT 不僅僅是個能讀懂文字的模型，它還能通過理解上下文來識別語句中的情感。今天，我們要揭開 BERT 如何成為情感讀者的神秘面紗，看看它如何通過「讀懂」文本來預測情緒。

一、BERT模型
在之前第六天的內容中，我們提到了自然語言處理（NLP）領域的一個強大模型——基於Transformer架構的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT具有雙向語境理解能力，能夠同時考慮句子的前後文來預測隱藏的單詞，從而比傳統模型更精確地捕捉語義信息，特別適合處理各類語言任務如情感分類、問答系統等。

• 訓練模型
  STEP 1 預訓練
  先在大量無標註的文本數據上進行預訓練，通過兩個任務來學習語言的深層特徵：
  1.遮蔽語言建模（Masked Language Model, MLM）
  模型隨機掩蓋一部分詞彙，嘗試根據上下文預測這些詞的原始內容。
  2.下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）
  要求模型預測兩個句子是否在原始文本中相鄰，讓 BERT 能夠學會上下文的雙向依賴。

STEP 2 微調
完成預訓練後，在有標註的數據集上進行有監督的訓練，BERT 可以針對特定的任務進行微調，例如情感分類，權重會根據不同需求進行更新，使其能夠適應各種不同的 NLP 任務。

• BERT的情感分類
  BERT 可以被應用於多種語言處理任務，包括問答系統、文本生成、命名實體識別等。而在情感分類任務中，BERT 的雙向理解能力非常有用，主要為分析文本的情感傾向，分為三類：正面、負面和中立。情感分析通常涉及語義理解和上下文語境的捕捉，BERT 的架構就非常適合這樣的任務，不僅可以理解單詞的字面意思，還能通過上下文來推斷語句的隱含情感，像是區分出句子中的諷刺或雙關語。

• 優勢
  1.BERT 的雙向上下文學習能力使其能夠更好地理解每個詞的真實語義。
  2.預訓練在大規模語料庫上進行，具備強大的通用語言理解能力。微調可以讓它快速適應不同的下游任務，如情感分析。
  3.模型可以根據需要進行擴展，例如處理多語言文本、對應更細的情感分類（如悲傷、憤怒、喜悅等）。

二、創造BERT模型
1.使用 Hugging Face 載入 BERT 模型
2.準備文本輸入
3.產生一個數據結構輸出，包含每個字詞的隱藏表示（隱藏狀態），表示字詞在語句中的語義。
4.結果會是一個大型的數字矩陣，每個字詞都有一個 768 維的數據表示，這些數據能幫助我們理解字詞的意思和上下文，也是主要BERT如何理解文字的方式

無論是面對短短的一句話，還是長篇的討論，BERT 都能精準捕捉語句中的情感。這就是為什麼它在情感分析、問答系統等任務中表現出色的原因，隨著技術的進步，BERT 這樣的模型將能夠幫助我們更好地與機器交流，甚至讓它們更加理解我們的情緒。