基于BERT和深度学习的网络舆情情感分析

本研究提出一种基于预训练模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络舆情情感分析方法,旨在应对社交媒体文本中的情感复杂性。首先,设计了一种新的情感分析架构,该架构将BERT预训练模型与卷积神经网络融合,以有效捕获文本的上下文语境和局部特征。其次,在深入研究BERT模型结构的基础上,构建了包括预训练层和CNN卷积网络的分析方法。最后,实验部分采用SemEval-2016 Task 4数据集,验证了所提方法在情感分析任务中的性能。结果表明,该方法在准确率、召回率和F1分数等方面表现出色,可以成功应用于处理社交媒体文本中的情感分析任务。