<prompt> Tambua usanifu wa mtandao unaoweza kutambua hisia katika maandishi.  <response>: Ili kutambua hisia katika maandishi, tunaweza kutumia kielelezo cha kina cha kujifunza kilichoundwa mahususi kwa ajili ya kazi za kuchakata lugha asilia NLP. Huu hapa ni mfano wa usanifu wa mtandao ambao unaweza kutumika kwa madhumuni haya: 1. Safu ya Ingizo: Ingizo kwa modeli itakuwa mlolongo wa maandishi katika mfumo wa upachikaji wa maneno, ambayo huwakilisha maneno kama vekta za saizi isiyobadilika. Hii husaidia mtindo kuelewa maana ya kisemantiki ya maneno na uhusiano kati yao. 2. Safu Inayojirudia: Safu ya kwanza iliyofichwa inaweza kuwa mtandao wa neva unaojirudia RNN au vibadala vyake kama vile LSTM Kumbukumbu ya Muda Mfupi ya Muda Mrefu au GRU Kitengo cha Kurudia Mara kwa Mara. Safu hizi zimeundwa ili kunasa maelezo ya muktadha wa maandishi ya ingizo kwa kufuatilia hali za awali zilizofichwa katika mfuatano. 3. Safu ya Kuzingatia: Safu ya hiari ya umakini inaweza kuongezwa baada ya safu inayojirudia ili kusaidia modeli kuzingatia sehemu muhimu zaidi za mlolongo wa ingizo wakati wa kufanya ubashiri. 4. Safu Iliyounganishwa Kabisa: Toleo kutoka kwa safu ya kawaida au ya umakini inaweza kulishwa kwa mtandao wa neva uliounganishwa kikamilifu na safu moja au zaidi zilizofichwa. Safu hizi zinaweza kujifunza uhusiano usio na mstari kati ya vipengele vya ingizo na lebo lengwa. 5. Safu ya Pato: Safu ya mwisho ya pato inapaswa kuwa na idadi sawa ya vitengo na idadi ya hisia zinazoainishwa. Kitendaji cha kuwezesha upeo laini kinaweza kutumika kwa matokeo ili kutoa uwezekano kwa kila darasa la hisia. Huu ni mfano mmoja tu wa usanifu wa mtandao ambao unaweza kutumika kutambua hisia katika maandishi. Chaguo zingine ni pamoja na kutumia miundo ya lugha iliyofunzwa awali kama BERT au transfoma kama msingi wa modeli na kuzirekebisha vyema kwenye kazi mahususi ya kuainisha hisia. Uchaguzi wa usanifu utategemea asili ya data ya maandishi inayotumiwa na hisia maalum zinazoainishwa. 