使用双向LSTM微调BERT以进行细粒度电影评论情感分析

本研究解决了文本情感分析中对电影评论进行细粒度分类的准确性缺口。通过结合预训练的BERT模型与双向LSTM，我们的创新方法显著提升了二元和细粒度情感分类的性能，并通过实施SMOTE和NLPAUG技术增强模型的泛化能力。我们的方法在IMDb数据集上的二元分类准确率达到97.67%，在SST-5数据集上的五分类准确率为59.48%，均超越了当前最先进的模型。