为深入挖掘社交媒体中的用户生成内容(UGC)的丰富情感信息,文章提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的短视频平台评论情感分析方法。文章对短视频平台的评论数据进行了收集和预处理,包括...为深入挖掘社交媒体中的用户生成内容(UGC)的丰富情感信息,文章提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的短视频平台评论情感分析方法。文章对短视频平台的评论数据进行了收集和预处理,包括去除噪声、分词和标注情感标签,利用BERT模型对处理后的评论进行特征提取,利用其上下文理解能力,以捕捉评论中的细微情感变化,通过构建情感分类模型和迁移学习的方式对BERT进行微调。实验结果表明,基于BERT的情感分析模型在短视频评论情感分类任务中表现优异,相较于传统的情感分析方法,准确率和F1值均有显著提升,准确识别用户对视频内容的态度,可帮助内容创作者和平台更好地分析市场需求。展开更多
文摘为深入挖掘社交媒体中的用户生成内容(UGC)的丰富情感信息,文章提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的短视频平台评论情感分析方法。文章对短视频平台的评论数据进行了收集和预处理,包括去除噪声、分词和标注情感标签,利用BERT模型对处理后的评论进行特征提取,利用其上下文理解能力,以捕捉评论中的细微情感变化,通过构建情感分类模型和迁移学习的方式对BERT进行微调。实验结果表明,基于BERT的情感分析模型在短视频评论情感分类任务中表现优异,相较于传统的情感分析方法,准确率和F1值均有显著提升,准确识别用户对视频内容的态度,可帮助内容创作者和平台更好地分析市场需求。
