基于Transformer架构的情绪检测模型训练方法、系统及存储介质

本发明涉及情感分析技术领域，其特别涉及一种基于Transformer架构的情绪检测模型训练方法、系统及存储介质。本发明提供的基于Transformer架构的情绪检测模型训练方法，具备优秀的自注意力机制，能够处理复杂的语言特征和情感表达。定义了至少两种数据增强操作，并为每种操作设定独立的应用概率和调节参数，在训练过程中动态选择并应用强化操作，能更有针对性地增加训练数据的多样性，使模型在面对不同情感表达方式时更加准确，鲁棒性更好。通过周期性计算验证集上的情感预测结果和置信度差异值，并根据这些差异值调整初始超参数和更新强化数据集，这种机制使得模型能够自适应地优化，持续改进，保证训练过程的高效性。