中文微影评文本情感倾向性识别技术研究的中期报告本研究旨在探究中文微影评文本情感倾向性的识别技术，包括情感分类和极性判断。本中期报告主要介绍研究方法和实验结果。1.研究方法本研究采用了多种文本分类算法进行实验，包括朴素贝叶斯（NaiveBayes）、最大熵（MaximumEntropy）、支持向量机（SupportVectorMachine）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）。其中，朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机是传统的文本分类算法，卷积神经网络是一种深度学习算法。2.实验结果本研究使用了一个中文微影评语料库进行实验，该语料库包含了4,000条微影评，其中2,000条为正面评价，2,000条为负面评价。在朴素贝叶斯、最大熵、支持向量机三种传统算法中，最大熵的效果最好，其准确率为83.2%，召回率为83.4%。在卷积神经网络中，使用了不同的卷积核和池化层，最终得到了一个准确率为88.3%的模型，优于传统算法。同时，本研究还使用了一种基于深度学习的情感分析技术——BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers），其准确率为89.7%，表现最好。3.结论本研究采用多种文本分类算法进行中文微影评文本情感倾向性识别实验，实验结果表明深度学习算法在该任务中表现优异。BERT模型在情感分类中的表现最好，可以作为该任务的优选算法。同时，随着数据量的增加和算法的不断优化，中文微影评文本情感倾向性识别技术在实际应用中将具有重要价值。