第6章结束语
6.1总结
谈判是商业交易的一个重要部分。然而，很少有电子商务平台能够自主地与人类用户进行有情感的谈判。为此，在本文中，我们开发了一个具有情感能力的人机谈判系统。它使用ERNIE 3.0，一个预先训练好的语言模型，来理解人类在谈判中用自然语言对话的意图和情绪,并按照我们的规则来提取出用户给出的价格信息。在将ERNIE 3.0用于该任务之前，我们在数据集上对其进行了微调。此外，我们根据模糊逻辑设计了让步策略，并根据不同情感设定了不同的让步规则，形成了最终的谈判策略，这在以前的人机谈判的研究中从未做过。所以，谈判代理可以根据这些策略对人类做出合理回应。最后，我们做了大量的实验来验证我们模型的自然语言理解任务对ERNIE 3.0的选择以及我们谈判策略的有效性。
在进行微调之前，预训练语言模型已经表现出极高的性能。然而，在微调后，它们的性能可以进一步提高，微调后的模型能够更好地适应特定任务。因此，预训练语言模型已经被广泛应用于多种自然语言处理任务，包括情感分析、命名实体识别、语言翻译和问答系统等[19,44,122,123]。本文对预训练语言模型进行了综述，旨在帮助研究人员快速了解各种预训练语言模型，并确定哪些适合他们的特定自然语言处理项目。具体而言，我们简要介绍了预训练语言模型使用的主要机器学习方法，包括自监督学习和有监督学习等，并回顾了早期的预训练语言模型、主要的最新预训练语言模型和几个知名的中文预训练语言模型。通过本节的综述，读者将能够全面了解预训练语言模型在自然语言处理中的应用和发展趋势，为进一步的研究和应用提供有价值的指导。
情感分析在许多实际领域中扮演着重要角色。近年来，随着预训练语言模型的崛起和应用，情感分析技术进一步发展。为帮助研究人员快速了解基于预训练语言模型的最新情感分析技术，本文综述了不同层次(文档、句子和方面)上如何应用多种预训练语言模型进行情感分析。其中，文档级情感分析是对整篇文章或文档的情感进行分析，而句子级情感分析则是对单个句子的情感进行分析。方面级情感分析通常用于对特定方面的情感进行分析，例如对餐厅评价中的食物、服务等方面进行情感分析。而目标级情感分析则是对指定的实体或对象的情感进行分析。我们比较了不同预训练语言模型在不同情感分析任务和不同层次上的性能。目前，BERT是最常用于情感分析的预训练语言模型，但其只能处理长度为512的文本，处理长文本时会存在性能瓶颈。因此，研究人员一直在探索如何利用预训练语言模型来提高处理长文本情感分析任务的性能。在众多情感分析任务中，跨语言情感分析应受到更多关注。
参考文献（略）
