NLP · 深度学习 · 情感分析
基于 BERT 的中文电商评论情感分析系统，
从 1,253 条真实评论中提炼商业洞察。
质量非常好，物超所值！
正面一般般吧，没什么特别的
中性太差了，完全不值这个价
负面本项目利用预训练语言模型 BERT 对电商评论进行细粒度情感分析。 将用户的一句话评论，自动归类为正面、中性或负面三种情感， 帮助商家快速洞察产品口碑，辅助商业决策。
基于 10,000 用户、1,000 商品的真实电商数据集，涵盖多品类评论场景。
采用 bert-base-chinese 作为基座模型，在中文语料上具备出色的语言理解能力。
从数据预处理到模型训练、评估、预测，完整覆盖 NLP 项目全生命周期。
真实用户评论数据，覆盖多种情感表达
以 BERT 为基座，通过微调实现中文评论的三分类任务。 模型捕捉上下文语义关系，理解"还不错"与"很差"背后的真实情感。
原始评论文本
中文分词 + Token ID 编码
12 层 Transformer，768 维隐藏层
[CLS] → Dropout → Linear(768→256) → ReLU → Dropout → Linear(256→3)
Softmax 概率分布
输入一条评论，感受模型的情感判断。
试试这些例子：