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隨著網絡購物的高速發展，網絡商家和購物者在網絡交易活動中產生了大量的交易數據，其中蘊含著巨大的分析價值。針對社交電商商品文本的文本分類問題，為了更加高效準確地判斷文本所描述商品的類別，提出了一種基于BERT模型的社交電商文本分類算法。首先，該算法采用BERT（ Bidirectional Encoder Representations from Transformers）預訓練語言模型來完成社交電商文本的句子層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入分類器進行分類，最后采用社交電商文本的數據集進行算法驗證。實驗結果表明，經過訓練的模型在測試集上的分類結果F值最髙可達94.61%，高出BERT模型針對MRPC的分類任務6%。因此，所提社交電商文本分類算法能夠較為高效準確地判斷文本所描述商品的類別，有助于進一步分析網絡交易數據，從海量數據中提取有價值的信息。
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