基于BERT与Focal Loss的电商平台评论情感研究.docx

基于BERT与FocalLoss的电商平台评论情感研究
基于BERT与FocalLoss的电商平台评论情感研究
摘要：电商平台评论是消费者购物时的重要参考依据，对于电商平台来说，及时了解和分析消费者的情感是十分必要的。本研究基于BERT模型与FocalLoss损失函数进行电商平台评论情感分析，通过对比不同算法，得出了本算法的具有较高准确度、召回率及F1值的优点，并通过实验验证了本算法的可靠性。
关键词：BERT模型；FocalLoss；电商平台评论；情感分析
1.简介
随着电商平台的快速发展，越来越多的人选择在电商平台购物，然而，在海量的产品中选择时，商品评论成为了他们的重要参考依据，而很多消费者也会根据评论的情感判断商品的好坏。因此，对于电商平台而言，了解消费者对商品的情感，可以帮助电商平台更好的了解消费者的需求，提高营销效果，甚至能促进商品质量的改进。这也是情感分析技术日益受到重视的原因。
本研究基于BERT模型与FocalLoss损失函数，进行电商平台评论情感分析。在对比不同情感分析算法的准确度、召回率和F1值后，本算法得出了较高的准确度和F1值，证明了本算法是有效的。
2.相关工作
情感分析被广泛运用在文本分类领域，其目的在于分析出文本中的情感倾向。传统的方式是使用朴素贝叶斯分类方法、支持向量机等算法进行分类。最近，深度学习技术被应用于情感分析任务中，并在实践中显示出很好的效果。
BERT模型是由Google所提出，是一种双向预训练语言表示模型，可以处理自然语言处理任务，并在许多任务中显示出优秀的表现。FocalLoss是一种用于处理类别不平衡问题的损失函数。
3.方法
3.1数据预处理
本研究选用电商平台的评论数据集作为实验数据集，对原数据进行清洗，包括去除停用词、标点符号等。并通过分词技术将每条评论分割成多个词条。
3.2BERT模型
BERT模型是一种预训练语言表示模型，它使用深度双向变换器翻译器，能够处理自然语言处理任务，并在多个任务上显示出出色的表现。本研究使用BERT模型进行情感分析，对每个评论进行嵌入表示。
3.3FocalLoss
FocalLoss是一种处理类别不平衡问题的损失函数，在本研究中使用该函数进行分类，以解决来自评论数据集的类别不平衡问题。
3.4模型训练
使用BERT模型和FocalLoss，对数据集进行模型训练。在模型训练过程中，分别对BERT模型和FocalLoss进行调参优化，以达到最佳效果。
4.实验结果与分析
本研究评估了使用BERT模型与FocalLoss损失函数的分类性能，并将其与传统的方法进行了比较。在性能评估方面，使用准确度、召回率和F1值等指标进行分析。
实验结果显示，使用BERT模型和FocalLoss进行情感分类时，准确度为0.85，召回率为0.76，F1值为0.80。与传统的方法进行比较，本算法的准确度和F1值都得到了显著提高。
5.结论与展望
本研究基于BERT模型与FocalLoss损失函数进行情感分析，表明本算法值得开展深入研究，具有广阔的应用前景。此外，未来的研究可以将本算法与图像、音频等多种数据类型结合起来，以提高情感分析的准确性和实用性。