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摘要
为了掌握网上新冠疫情真实舆情，科学地做好疫情舆论引导和防控宣传工作，针对疫情期间部分微博相关话题开展情感分类。利用多种BERT中文预训练模型分别构建情感分类模型，用已标注微博数据进行训练，对未标注微博数据的情绪倾向进行预测，用Macro-F1值对多种模型的性能进行对比。实验结果表明，基于ernie-1.0中文BERT预训练模型构建的情感分类模型得到的Macro-F1值最高。
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单位国家计算机网络与信息安全管理中心; 巢湖学院
