《表4 混淆矩阵：基于BERT的文本情感分析》

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《基于BERT的文本情感分析》

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其中，TP表示实际为消极评论且被模型识别为消极评论，FP表示实际为积极评论但被模型识别为消极评论，FN表示实际为消极评论但被模型识别为积极评论，TN表示实际为积极评论且被模型识别为积极评论．在本文实验中，主要评估模型对消极评论的分类效果，因此，消极评论为正样本，积极评论为负样本，混淆矩阵如表4所示：