基于深度学习的自然语言处理技术研究与应用

情感分析是自然语言处理(NLP)的一个关键领域,涉及到对文本数据中的主观信息进行识别和分类。研究采用基于Transformer模型的BERT模型,以更好地适应情感分析任务,旨在探索和验证基于Transformer的深度学习模型在情感分析任务中的有效性。在几个公开可用的情感标注数据集上进行训练和测试,验证了采用的基于Transformer的BERT模型相对于传统方法的可靠性和有效性。