资源名称：Transformer模型在评论文本分类任务的应用
资源描述：
在当今信息爆炸的时代，文本数据的分析与处理变得尤为关键。评论文本分类，作为自然语言处理（NLP）领域的一项基础任务，对于理解消费者情感、自动化客户服务、内容监管等方面有着重要意义。本资源提供了一个基于Transformer模型的文本分类框架，能够高效地对评论文本进行情感分析和分类。
本项目采用了先进的Transformer架构，这一架构自2017年由Google的研究者提出以来，已成为处理各类NLP任务的金标准。Transformer的核心优势在于其自注意力（Self-Attention）机制，能够在处理文本数据时，无需考虑数据的序列性，从而更好地捕捉语境中的依赖关系。
主要特点包括：
高效的文本处理能力：通过自注意力机制，模型可以并行处理序列数据，显著提升处理速度和效率。
深度语义理解：Transformer通过多层自注意力和位置编码，深入挖掘文本中的细微语义。
广泛的适用性：模型训练完成后，可广泛应用于产品评论、电影评论、社交媒体评论等多种文本类型的情感分类。
易于集成和扩展：提供完整的代码和文档。
