BERT模型在社交电商文本分类中的应用

本文主要探讨了基于BERT的社交电商文本分类算法，旨在高效准确地对社交电商中的商品文本进行分类，以挖掘其中的商业价值。文章由北京邮电大学计算机学院和东南数字经济发展研究院的研究人员合作完成，展示了BERT模型在多标签文本分类中的应用。 在当前的网络购物环境中，大量的交易数据不断产生，这些数据包含了丰富的信息。针对这一现象，研究人员提出了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的文本分类方法，以解决社交电商商品文本的分类问题。BERT是一种预训练语言模型，它通过学习大量文本数据的上下文信息，生成具有深度语义理解的特征向量。在本文的算法中，首先利用BERT对社交电商文本进行句子级别的特征提取，生成的特征向量随后被输入到特定的分类器中，用于判断文本所属的商品类别。 实验部分，研究者使用社交电商文本数据集对算法进行了验证。结果显示，经过训练的模型在测试集上的F1值最高可以达到94.61%，相较于BERT在MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）分类任务上的表现提升了6%。这表明，提出的算法在判断商品类别方面表现出较高的准确性和效率，对于进一步分析网络交易数据，从海量信息中提炼有价值的内容具有重要意义。 该研究的关键点包括多标签文本分类、特征提取、模型构建以及双向编码器的应用。中图法分类号将该研究归类为TP181，即计算机科学技术领域的信息处理技术。通过这种先进的自然语言处理技术，可以为社交电商提供更精准的推荐系统，提升用户体验，同时为商家的决策分析提供强有力的支持。 基于BERT的社交电商文本分类算法是深度学习在电子商务领域的一个重要应用，其高效准确的文本理解能力为社交电商的数据分析带来了新的可能，对于推动智能AI和人工智能在电商领域的进步具有积极的贡献。