基于BERT和BERT-WMM的微博评论情感分析

最新推荐文章于 2025-02-16 22:14:37 发布

CodeWOW

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文章标签： bert 人工智能深度学习机器学习-深度学习

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本文探讨了使用BERT和BERT-WMM模型进行微博评论情感分析的重要性。BERT通过学习大规模文本的上下文关系进行情感分类，而BERT-WMM结合词语移动距离进一步提升情感分析的精度。这些方法对于理解和管理用户情感具有关键作用。

近年来，随着社交媒体的迅速发展，人们在各种平台上纷纷表达自己的观点和情感。微博作为中国最受欢迎的社交媒体之一，每天都会产生大量的评论数据。这些评论数据中蕴含着用户的情感倾向，对于企业、政府和个人来说，了解用户情感对于决策和品牌管理具有重要意义。本文将介绍如何使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和BERT-WMM（Word Mover’s Distance with BERT embeddings）模型进行微博评论情感分析。

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，旨在确定文本中的情感极性，如正面、负面或中性。BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过学习大规模文本数据的上下文关系，可以有效地捕捉词语之间的语义信息。BERT-WMM是在BERT的基础上，结合了词语移动距离（Word Mover’s Distance）的方法进行情感分析。

下面是使用BERT和BERT-WMM进行微博评论情感分析的源代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BERT模型和

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