BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言表示模型，通过大规模无监督训练获得文本表示，能够捕捉丰富的语义信息。在文本情感分析任务中，我们可以 fine-tune（微调）预训练的BERT模型，将其应用于情感分类任务。通过在情感标注数据集上进行微调，BERT模型可以学习文本中隐含的情感信息，从而实现准确的情感分类。这种基于BERT的文本情感分析方法在情感识别准确性和泛化能力上取得了显著的提升。首先，通过预训练的BERT模型，可以获取深层次的上下文表示，包括词义和语境信息，有助于更准确地捕捉文本中的情感信息。其次，在微调阶段，我们需要在情感标注数据集上对BERT模型进行有监督的参数调整，以适应特定的情感分类任务。在微调过程中，通常会使用较小的学习率，避免过度调整预训练参数。此外，为了更好地处理情感表达的复杂性，可以结合注意力机制、多头注意力等技术，提升模型对情感信息的抽取能力。最后，在模型评估阶段，可以通过准确率、召回率和F1值等指标来评估模型在情感分类任务上的性能表现。这些技术细节共同促使基于BERT的文本情感分析方法取得了较高的准确性和泛化能力。