情感分析：判断文本中包含的情绪是正向还是负向。_springboot整合自然语言处理库判断文本是否正面还是负面

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要方向。通过对大量的用户对产品或服务的评论进行情感分析，可以帮助企业了解消费者的真实意愿，进而改善产品或服务。当前最流行的情感分析工具包括网络情感分析工具Lexicon API、预训练模型和规则方法等。在本文中，我将会介绍一种基于深度学习（Deep Learning）的方法——BERT模型的情感分析，这是一种对上下文信息进行建模并且能够捕获长距离依赖关系的自然语言表示模型。 情感分析是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，其目标是自动识别和分类文本中的积极、消极和中性等情绪。针对这一任务，许多研究人员和工程师已经提出了不同的方法和模型。其中，基于规则的方法（如正则表达式或者贝叶斯分类器），使用启发式规则、词典和统计模式来分类文本。另外一些研究人员开发了基于神经网络的模型，例如卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN。这些模型能够高效地处理大规模数据集并获得很好的性能，但往往需要大量标注的数据。最近几年，深度学习技术逐渐得到越来越多的应用，也取得了不错的成果。特别是在自然语言处理方面，深度学习模型通过学习数据的内部结构以及训练过程中优化参数，在很多任务上都表现出色。 在本文中，我将会介绍一种基于深度学习BERT模型的情感分析方法，这种方法能够直接利用未经训练的数据生成情感特征，从而使得模型不需要任何外部数据，只需对输入的文本进行二分类即可判断其情感倾向是正向还是负向。

2.基本概念术语说明

2.1 BERT模型

BERT，Bidirectional Encoder Representations from Transfor