基于深度学习的电商用户评论情感分析
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摘要：随着我国移动互联网和互联网金融的快速发展，为更好地让商家和用户理解与分析电商平台上的用户评论，为了获取商品评论中的情感特征并捕捉更多的情感信息，可以使用深度学习技术来构建模型。文章提出构建BERT-BiLSTM-CRF模型，该模型将深层语言模型BERT与双向长短记忆网络和条件随机场模型（BiLSTM+CRF） 相结合建立新模型，运用BERT模型的嵌入层对句子进行分割，将其转为词向量后传递到BiLSTM模型中，从而获得文本中的属性和情感词，并使用条件随机场来解决远程依赖关系无法识别的缺陷。（剩余7114字）