近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域取得了显著进展。情感分析作为自然语言处理的重要研究方向之一，旨在识别和理解文本中表达的情感倾向。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）作为一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过双向上下文理解能力，在多项自然语言处理任务中表现出色。本研究聚焦于基于BERT模型的情感分析方法，探讨如何利用BERT的强大特征提取能力提升情感分类的准确性和鲁棒性。研究内容包括BERT模型在情感分析任务中的微调策略、不同领域情感数据的适应性分析，以及与其他传统情感分析方法的对比实验。通过系统研究，本文旨在为情感分析任务提供更有效的解决方案，并为相关领域的应用提供理论支持和技术参考。
