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摘要
商品短评论的情感分析可有效地为用户和决策者提供产品选择的判断依据，但由于商品短评论文本特征呈现分散性和交错性的特点，因此难以有效地抽取短文本情感特征并作出分类。为解决这个问题，基于预训练模型提出一种商品短评论文本情感分类的新方法，便于用户决策。提出的基于ELECTRA的商品短评论文本情感分类方法包括三个过程，即嵌入层用Electra替换Bert进行向量映射和特征选择的过程，训练层神经网络模型的迭代优化过程，分类层进行商品短评情感分类过程。实验结果表明，所提出的模型在准确率上有明显的提高。
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