基于NLP技术的英语文本情感分析算法优化分析
2026.06.04点击：
摘要：<正>英语文本情感分析作为NLP技术的重要应用方向,在舆情监测、产品评价分析及跨语言交流等场景中具有关键作用。传统情感分析算法多依赖手工特征提取,难以捕捉英语文本中复杂的语义关联与情感倾向差异,导致分析结果存在较高误差。随着预训练语言模型的发展,以BERT为代表的模型虽在文本理解任务中表现出优势,但在处理英语俚语、多义词情感歧义及特定领域专业术语时仍存在局限。本文聚焦英语文本情感分析的核心痛点,设计基于改进注意力机制的BERT优化算法,通过构建多领域测试数据集,从模型结构调整与训练策略优化两方面提升算法性能,为英语文本情感分析的实际应用提供实践参考。
专辑： 信息科技;哲学与人文科学
专题： 外国语言文字;计算机软件及计算机应用
分类号： H315;TP391.1
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