基于中文的BERT-LSTM情感分析系统

在数字经济时代，中文互联网平台每日产生超过10亿条用户生成内容（UGC），包括：

电商平台商品评价（京东/淘宝）
社交媒体舆情（微博/抖音）
客户服务对话记录
新闻评论区互动
传统情感分析方法面临三大痛点：

中文语义复杂性：一词多义（"这个操作很6"）、网络新词（"yyds"）、方言混杂
长文本依赖：用户评价常含转折句式（"虽然包装一般，但效果惊艳"）
领域适应性差：不同行业的情感表达差异显著（餐饮vs电子产品）
本项目创新性地将BERT预训练模型与LSTM神经网络结合，在公开数据集ChnSentiCorp上的准确率达到92.7%，相比传统LSTM模型提升11.3个百分点。

1. 多场景情感识别
功能模块 支持类型 应用场景
二分类模式 正向/负向 商品评价快速分级
细粒度分析 1-5星评级 客户满意度调查
情感强度分析 置信度(0-1) 舆情危机预警
2. 特色功能
​​上下文感知​​：识别"这个手机续航差，但是拍照绝了"中的矛盾情感
​​领域自适应​​：提供金融、医疗、电商等领域的预训练模型
​​实时分析API​​：支持每秒200+请求的并发处理
​​可视化看板​​：动态生成情感分布热力图与关键词云

关键技术实现
1. 数据预处理
# 特殊符号处理
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r'#.*?#', '', text) # 去除话题标签
text = re.sub(r'@\w+\s?', '', text) # 去除@提及
return text

# 数据增强示例（同义词替换）
from synonyms import synonyms
def augment(text):
words = jieba.lcut(text)
for i in range(len(words)):
if random.random() < 0.3:
syns = synonyms.nearby(words[i])[0]
if syns: words[i] = syns[0]
return ''.join(words)
2. 混合模型构建
from transformers import BertModel
import torch.nn as nn

class BERTLSTM(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
self.lstm = nn.LSTM(768, 256, bidirectional=True, batch_first=True)
self.attention = nn.Sequential(
nn.Linear(512,