自然语言处理算法对情感分析效率与准确性的影响

情感分析在数字时代理解用户对产品和服务的看法中起着关键作用。然而，其实施仍受限于高计算资源的需求。本研究旨在评估基于Transformer的自然语言处理（NLP）算法——如BERT、RoBERTa和ELECTRA——在多语言和实时数据环境下对情感分析质量和效率的影响。本研究采用遵循PRISMA协议的系统文献综述（SLR）方法，评估各种NLP模型的性能、挑战及解决方案。研究结果表明，基于Transformer的模型持续优于传统方法；BERT和RoBERTa的准确率可超过95%，F1分数在0.92–0.95之间，而ELECTRA在电商数据上最高准确率可达98.09%，平均精确率和召回率均超过0.90。此外，迁移学习方法已被证明相比传统方法可将训练时间减少50–70%，且不影响分析质量。然而，对大规模计算能力的需求仍是主要障碍。模型蒸馏和数据增强等多种策略已被验证能在保持高性能的同时降低计算负载。这些发现确认Transformer基础的NLP技术不仅提升了情感分析质量，也为跨语言和跨领域的应用创新提供了机遇。研究建议针对资源受限语言优化模型，并开发实时系统，以实现现代数据处理中的包容性和高效性。