本篇论文主要介绍了如何使用深度学习技术对电商平台用户评论进行情感分类，即判断评论是积极还是消极。随着电子商务的发展，用户评论的数量急剧增加，对这些评论的情感倾向进行分析变得越来越重要。情感分类可以帮助潜在的用户或商家了解公众对产品的态度，从而为他们的决策提供支持。然而，传统的文本情感分类方法存在深层语义挖掘不足的问题，导致分类效果不佳。
为了解决这一问题，文章提出了一种新的情感分类算法。该算法基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型构建文本字向量表示，BERT模型是由谷歌团队提出的一种预训练模型，能够对中文文本进行很好的句子向量表示。然后，算法采用双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory Network，BiLSTM）进行特征提取。BiLSTM能够更有效地捕捉文本中的上下文信息，并且可以处理序列数据中的长距离依赖问题。
此外，为了突出文本中的关键词并提高模型对情感的感知能力，算法还结合了注意力机制（Attention Mechanism）。注意力机制可以聚焦于评论文本中的关键部分，使得模型能够更加关注可能对情感分类有重要影响的词语。
通过使用这些技术，论文中的方案能够在爬取京东评论数据集上达到95.4%的准确率，在IMDB数据集上达到91.73%的准确率。实验结果表明，提出的方法有效地提高了分类任务的准确率。
关键词包括文本情感分类、词向量表示方法、双向长短期记忆网络和注意力机制。这些关键词概括了文章的主要研究内容和所采用的技术手段。文本情感分类是指对文本内容进行情感倾向判断的方法；词向量表示方法涉及如何将文本数据转换为计算机可以理解和处理的数值形式；双向长短期记忆网络是一种特殊类型的循环神经网络，它对于处理序列数据特别有效；注意力机制则是指模型在处理信息时对特定部分赋予更多关注的能力。
这项研究不仅为电商平台用户评论的情感分析提供了新的视角，而且展示了深度学习技术在自然语言处理领域的强大能力。通过进一步优化这些技术，未来在处理大规模的文本数据时可以期待更高的准确率和更好的效果。
