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社交媒体已成为人们表达观点、分享生活的核心平台，每天产生海量非结构化文本数据。如何从这些数据中挖掘用户情感倾向，成为企业舆情监控、产品优化和金融预测的重要课题。本文结合**ALBERT轻量化预训练模型**，深入探讨其在社交媒体情感分析中的技术实现与创新应用，并提供完整的代码示例与实战解析。
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## 一、ALBERT模型的核心优势
### 1.1 轻量化设计：参数共享与因子分解
ALBERT（A Lite BERT）通过**参数共享**和**因子分解嵌入投影**两大创新，显著降低了模型参数量。例如，传统BERT模型的嵌入层维度为768，而ALBERT将其分解为128维的嵌入矩阵与后续的线性变换层，参数量减少至原BERT的1/18，同时保持性能不降。
#### 代码示例：ALBERT模型初始化
```python
from transformers import AlbertTokenizer, AlbertForSequenceClassification
tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert-base-v2')
model = AlbertForSequenceClassification.from_pretrained('albert-base-v2')