基于BERT模型的文本评论情感分析

• 作者: 杨杰 杨文军
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 关键词: 神经网络 BERT 情感分析 文本分类
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: P315.69
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2021.02.003

摘要

目前,用户的评论对产品的改进具有重大意义,为了解决文本情感人工阅读效率低下和传统词向量搭配神经网络解决文本情感分析准确率不高的问题,本文中提出了一种基于BERT模型的文本情感分类的解决方案.本文实验中使用谭松波酒店评论语料,通过使用预训练好的BERT模型进行fine tune,将得到的结果通过搭建的神经网络模型进行分类处理.最终获得验证集的准确率为0.875 0,相比于传统的Word2Vector 方法的准确率0.819 4,提升了5.56％的准确率.实验结果表明,通过和传统的方法进行对比,基于BERT模型的训练效果在准确率得到了明显的提升,最终获得了比较好的结果,并将其运用在真实环境中,有极大的可能性获得正确的分类结果.