基于BERT模型的餐飲電商在線評論情感挖掘

作者：魏一丁

摘要：以本地美團網美食類店鋪為例,爬取在線大量數據,按目標格式注入Google的BERT模型(Bidirectional Encoding Representations from Transformers.),并構建研究對象所適用的數據模型,對潛在評論情感極性能夠準確預測,對正向情感評價最高可達98%準確率,98%召回率,F1-Score最高達0.98。特別地也分析了其負向F1-Score的成因,并提出利用F1-Score構建平臺分流與展現推廣付費的思路。

發文機構：福州職業技術學院

關鍵詞：BERTF1SCORE情感極性在線評論預測模型

分類號： TP3[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]