本文基于BERT预训练模型实现情感分析任务的全流程实验。实验使用NVIDIA RTX3050显卡和bert-base-chinese模型，对评论数据进行预处理后，通过12层Transformer编码器提取特征，并在最后一层添加线性分类器。经过多轮训练优化，模型在情感分析任务上达到98.7%的精确率，相比LSTM模型提升108%。文章详细介绍了从模型加载、数据清洗、模型定义到训练预测的完整流程，并对