调整Seaborn热力图宽度适配字体缩小及OpenAI情感权重问询

首先明确：这些权重大概率是模型的注意力权重（或词嵌入权重），数量略多于单词数是因为模型用了子词分词（比如BPE），把长单词拆成了更小的token。下面给你拆解几个分析和处理的思路：

• 第一步：对齐权重与token
  先把权重和对应的token一一对应上。原句是"Hey I am feeling pretty boring today and the day is dull too"，模型可能把"feeling"拆成"feel"和"ing"这类子词，所以权重数量会略多。你可以用OpenAI的tokenizer工具把句子拆成对应token，再匹配权重。

• 可视化权重分布
  用柱状图直观展示每个token的权重，一眼就能看到哪些token对情感判断贡献最大：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设已对齐好的token和权重
tokens = ["Hey", "I", "am", "feel", "ing", "pretty", "boring", "today", "and", "the", "day", "is", "dull", "too"]
weights = [0.01258736, 0.03544582, 0.08490616, 0.09010842, 0.07180552, 0.07271874, 0.08906463, 0.09690772, 0.10281454, 0.08131664, 0.08315734, 0.0790544, 0.07770097, 0.07302617]

plt.bar(tokens, weights)
plt.xticks(rotation=45, ha="right")  # 旋转标签避免重叠
plt.title("Token Importance in Sentiment Analysis")
plt.ylabel("Weight Value")
plt.show()

• 关联情感倾向
  权重越高的token，通常是影响情感判断的核心词。比如你给出的权重里，后面数值更高的部分对应"boring"、"dull"这类负面词汇，这些就是模型判断句子为负面情感的关键依据。

• 合并子词权重（可选）
  如果想得到每个完整单词的总权重，把属于同一个单词的子词权重加总即可。比如"feel"+"ing"的权重相加，就是"feeling"的总权重，这样就能和原句单词一一对应。

• 权重归一化（可选）
  如果需要跨句子比较权重，把权重归一化到0-1区间：normalized_weights = [w / sum(weights) for w in weights]，这样能更清晰看到每个token的相对重要性占比。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9316498