利用BERT进行多语言文本情感分析

基于BERT的多语言文本情感分析 介绍 社交媒体广泛用于现代人的交流中，推特在英语国家中广泛用于表达情感。 微博在中国被广泛用作同一工具。 他们两个都通过几段文字表达了情感。 有必要设计一种可以对多种语言进行情感分类的系统。 对文本进行情感分类的困难如下。 首先，具有讽刺意味的是，例如交通警察因未付停车费而将他的驾照吊销了。 其次，在与域相关的问题中，例如，我的计算机的冷却系统声音非常大，这是负面的。 可以肯定地说我家的声音很大。 第三，网络流行词也将影响情绪分析，意义在标记化后将完全改变。 为了避免副作用，必须添加人工干预。 第四，文本相对简短，有时会有所遗漏，所有这些都会导致歧义或参考错误。 传统的将统计和规则结合起来的方法不能很好地解决这些难题。 深度学习强大的特征提取能力可以很好地解决这些问题。 Google在2018年10月提出了Bert模型[1]。 该模型不仅集成了LSTM