情感倾向与消费认知:华语电影海外传播效果的时代变迁*——基于IMDb和BoxOfficeMojo网站的数据样本

李嘉珊 田 嵩

与国内票房市场爆发式增长相比,华语电影的全球文化影响力并没有得到相应的体现,海外票房市场方面也不尽如人意。国家形象和商业市场难以同时成功的“二元对立”问题,一直以来困扰着华语电影产业的发展。①好莱坞电影的发展经验说明了文化认同与商业市场之间并不是相互对立的,但是好莱坞模式对于我们的作用更多的是提供借鉴,我们不能简单地将其套用到华语电影的国际化进程中。观众在观影时展现的文化认同与消费偏好之间有着紧密的联系②,伴随着中国社会的时代变迁,海外观众对华语电影中呈现的文化符号的情感倾向特征以及票房市场的消费认知偏差,正是深入了解华语电影真实的海外传播效果、提升中国电影国际市场竞争力的重要途径。

一、数据来源与华语电影海外传播特征

(一)数据来源

本文所用的数据来源采集自IMDb和BoxOfficeMojo网站。IMDb全称互联网电影数据库,其中不仅存储了包括类型、年份、导演、演员、故事梗概等影片资料,同时还向全世界的网络用户开放了评分和评论功能。基于海量的网络用户数据,避免了个人喜好、文化背景等因素造成对影片认知的偏差,同时也从大众视角出发提供了更加贴合市场层面的影片评价。BoxOfficeMojo是亚马逊公司旗下专门提供电影票房数据的网站,其中包括每部影片的预算、美国本土票房、全球主要地区票房等数据。电影票房是反映影片市场接受度和电影产业化程度的重要指标,因此对电影票房的分析可以有效地反映影片的市场化水平。③另外,IMDb和BoxOfficeMojo都为英文网站,且主要面向欧美国家用户,因此采集到的数据主要反映的是英语地区电影观众的观影取向和市场偏好。

结合研究的需要,我们编写了数据采集程序分别从这两个网站中采集需要的数据,同时由于新冠疫情,2020年国际电影票房市场出现断崖式下滑，不具备参考价值,因此采集数据的上映年份截止到2019年。通过IMDb网站提供的高级检索功能,共搜索到用于后续分析的8660条数据,去掉重复和缺失值后,最终保留用于分析的影片数据为8099条。同时,以这8099部影片为基础,在BoxOfficeMojo网站中采集影片的票房数据,最终采集到有全球票房数据(含中国)的华语影片为969部,其中有美国票房数据的华语影片为225部。

(二)基本特征分析

研究中选取的8099部华语电影基本涵盖了海外用户所能了解到的全部华语电影,研究选用的华语电影样本的发行时间跨度为从1926年至2019年。其中IMDb数据库检索到最早的一部华语影片是1926年李泽源导演的《一串珍珠》,该影片有19个人评分,平均得分6.1分。评分人数是海外观众对影片关注度的重要体现,评分值则直接反映对该影片质量的认可程度。这8099部华语电影上映年份的具体分布如图1所示。

图1 华语电影上映年份分布情况图

从时间分布上来看华语电影有几个重要的阶段,一是20世纪30年代到40年代中期,这一时期的华语影片主要为民国期间拍摄,评分人数过百的影片有四部,包括《马路天使》(1937)、《夜半歌声》(1937)、《铁扇公主》(1941)、《十字街头》(1937)。二是20世纪50年代中期到60年代中期,这一时期作为建国初期新中国电影事业的开端,涌现出了更多评分人数过百的影片,其中评分人数超过两百的影片同样有四部,包括《大闹天宫》(1963)、《梁山伯与祝英台》(1963)、《舞台姐妹》(1964)、《红色娘子军》(1961)。特别是动画电影《大闹天宫》,不仅评分人数超过1700人,且评分达到8.1的高分。华语电影的第三次高峰从20世纪70年代一直持续到90年代,这一时期华语电影呈现爆发式增长,评分人数超过1万的影片就有12部,包括《醉拳》(1978)、《猛龙过江》(1972)、《大红灯笼高高挂》(1991)、《精武门》(1972)、《霸王别姬》(1993)等,其中90年代以前华语电影以香港拍摄的功夫、枪战类动作片为主,90年代后随着以张艺谋为代表的第五代导演出现,华语电影类型开始更加丰富,剧情片、喜剧片等也开始受到海外观众的喜爱。进入到21世纪10年代,华语电影在数量上再次呈现出不断上升的趋势并一直延续至今,最近这十年间评分人数过万的影片有14部,包括《金陵十三钗》(2011)、《别告诉她》(2019)、《一代宗师》(2013)、《流浪地球》(2019)、《绝地逃亡》(2016)等,高评分人数影片在类型和时间的分布上都更加平均,几乎每年都会出现一些热门影片,包括科幻、历史、传记等更多题材也开始受到海外观众的认可。

从影片类型的分布来看,出现最多的是剧情、动作、喜剧和爱情片,这也是常见的主流影片类型,且剧情片电影的评分均值最高为6.23分,动作片评分均值仅有5.84分(但是评分人数均值最高为每部影片1343人次),而喜剧片评分均值最低为5.76分。以时间跨度为截面,观察华语影片类型上的时代变化,表1中列出的是以每十年为一个跨度进行统计的华语电影高频类型情况,其中除了剧情片(Drama)长期作为华语影片的主流类型外,在20世纪30年代到60年代之间,爱情片(Romance)是华语影片中较为常见的类型,到了20世纪70年代到90年代,动作片(Action)则成为这一时期的主流华语影片类型,且主要由功夫片和枪战片组成,进入21世纪后,爱情片(Romance)、喜剧片(Comedy)开始成为华语影片的主流类型,动作片比重有所下降。值得注意的是,20世纪40年代至50年代,音乐剧(Musical)这一类型曾经出现在华语电影高频类型中,其中的典型代表影片包括《生死恨》(1948)、《五朵金花》(1959)、《江山美人》(1959)等。总体来看,除了剧情片作为华语电影的主要类型外,爱情片、动作片和喜剧片在不同历史阶段也是华语电影的主流类型。音乐剧、科幻剧(Sci-Fi)、动画片(Animation)、悬疑片(Mystery)、恐怖片(Horror)等不是华语电影类型的主流,但是聚焦在个体影片上仍旧有精品出现。

表1 按年代跨度统计的华语电影高频类型分布

(三)海外观众对华语电影的情感态度分析

对于华语电影海外传播效果的分析,本文将从IMDb数据库对影片的评分和评论两个视角出发。IMDb数据库对影片采用最低1分,最高10分的评分制,且根据用户已有行为设置不同的评分权重,因此最终得到的评分结果非常有说服力。④评分值尽管只是一个相对的评判标准,但是当评分人数达到一定规模后,可以很好地反映影片在大众群体眼中质量的优劣。评论是在评分基础上,以文字形式记录下观影感受,由于IMDb网站中的评论只能以英文发表,这就使得发表评论的复杂度远高于只需要点击鼠标的评分操作,因此往往只会有较低比例的资深用户以评论的形式进一步写下对影片的感受,但是这些为数不多的影片评论则更加能够说明海外观众对于华语电影的感受和体验。以这8099部华语电影为例,其中有3661部影片有评分数据,评分总人数为2717694人次,平均每部影片有742人次评分,而有评论的影片为2970部,总评论数为21477条,平均每部影片评论仅有7条。下面将以这3661部带有评分和评论数据的华语电影为核心,从影片的评分情况分布和评论文本情感分析两个视角分别进行介绍。

1.华语电影的评分与关注度分析

在3661部有评分数据的影片中,华语电影评分的中位数是6.2分,均值为6.0分,评分人数的中位数是39人次,均值为742人次。除了个别高关注度影片获得了大量评分之外,绝大多数华语电影的评分人数并不多。当评分人数过低时,个别用户的评分会对影片最终得分带来明显的影响,同时也使得影片评分最终呈现的可信度大打折扣。因此从这一角度来讲,高评分人数的华语电影,不仅获得的关注度更高,同时影片评分也更加客观和有说服力。按照评分人数进行四分位分类统计,我们发现华语电影评分人数最多的前四分之一影片对应的电影评分最高,且随着评分人数的下降,电影评分也随之减低。相关性分析结果显示评分人数与评分间成显著正相关关系,相关系数0.111(sig=0.000)。这说明评分人数多的影片不仅获得的关注度更高,同时影片在海外观众中的认可度也更高,因此我们再次选择华语电影评分人数最多的100部影片进行进一步分析,看看受到最高关注的影片有哪些特点。

这100部高评分人数影片类型以剧情(77)、动作(59)、冒险(29)、爱情(21)和历史(20)为主,特别是历史剧能够成为最受关注的华语影片类型之一,说明海外观众对中国历史题材是非常感兴趣的,不同的文化背景可能会导致影片理解的困难,同时也可能会由于文化新鲜感而激发观影的欲望。另外,这100部影片涉及的时间跨度从1971年到2019年,其中20世纪七八十年代高关注度影片主要为动作片,也就是中国武侠片发展的第一个高峰；80年代末到90年代影片类型更加丰富,剧情片、历史片、喜剧片、犯罪片等都有所涉及；进入21世纪后,动作片、武侠片再次占据华语电影高关注度的主要类型,且这一时期也成为华语电影海外票房发展的高峰。

2.华语电影的评论与吸引力分析

在这8099部华语电影中有2970部影片包含评论内容,我们共采集了21477条评论文本。历年华语电影获得的评论数量与评分均值分布情况如图2所示。尽管从趋势上看，华语电影获得的评论数量不断增加,但是对应的评分均值则呈现下降趋势,特别是2016年和2017年度评分均值降到最低点,这与华语电影整体质量的参差不齐和观众口碑的下降、审美趣味差异化有一定关系。

图2 历年华语电影评论数量及评分均值分布情况图

从华语电影的评论文本内容来看,这21477条评论中的单词数均值是236个,用词最多的一篇评论包含2058个单词,在2001年4月发表于电影《卧虎藏龙》的条目中。电影评论的编写需要更多的精力,往往是对影片有强烈感受的观众才会更倾向于留下评论,因此对于评论文字的进一步分析将有助于挖掘其中蕴含的情感与认知。在华语电影评论数排名前20的影片中,有11部为动作片,且全部为中华传统武侠风格的影片,可以看出中国功夫仍旧是最吸引海外观众的元素。另外这11部武侠动作片中,有8部影片在2008年之前就已上映,剩下的3部在2013年到2015年之间上映且评分都没有超过7分。可以看出近些年,以中国功夫元素为基础打造的武侠动作片明显后劲不足,特别是在武侠元素的概念延续和内容创新层面缺乏亮点,难以达到早期武侠动作片创下的高峰。尽管武侠动作片的海外发展遭遇瓶颈,可喜的是有更多类型华语影片在海外传播过程中开始崭露头角。例如2019年的科幻大片《流浪地球》,不仅在国内创造了同题材类型电影票房的新纪录,同时也成为国产科幻电影海外出口的重要标志；同年的另一部剧情片《别告诉她》尽管国内口碑一般,但是在北美地区则取得了票房和口碑的双丰收,甚至被称为2019年度北美票房黑马,这两部影片都在上映短时间内获得了极大的关注,IMDb网站中的评论数量都排在靠前位置。《流浪地球》的成功,可以看作是华语电影制作能力与好莱坞电影产业的全面接轨,资金的支持和特效技术的成熟,使得即使是好莱坞最为擅长的科幻片领域也有了华语电影的立足之地；《别告诉她》的成功一方面得益于影片本身对于中西方文化的理解以及向欧美社会讲述中式家庭伦理时节奏的把握,另一方面影片在美国的制作发行公司也为该片在北美市场的成功发挥了重要的作用。

3.华语电影评论文本的情感倾向分析

IMDb的评论文本主要由英文文字组成,基于深度学习技术实现的文本情感分析可以帮助我们探究每条评论文字背后的情感倾向,进而更加准确地掌握海外观众对于华语电影的态度。文本情感分析作为自然语言处理领域的重要研究方向,通过人工智能技术可以实现对特定文字中蕴含的积极和消极情感信息的量化分类,进一步帮助研究者实现对研究样本客观、高效的自动化分析。与传统依靠人工进行文本情感倾向判断相比,人工智能技术不仅适用于海量文本的情感分析,同时也更加客观和实用。研究所关注的华语电影评论文本的情感倾向分类,我们选择使用BERT模型⑤来解决评论文本的分类问题⑥。BERT模型利用深度双向转换器网络(deep bidirectional transformer network)实现对长文本和词句间的有效转换和理解,并通过预训练模型提高自然语言处理结果的准确度,实现对文本情感指向的量化和分类。BERT模型的预训练过程需要大量的计算资源,我们尝试将BERT模型的预训练与文本情感分析放在云计算平台Peltarion中完成,这样既可以利用云平台高效地完成深度学习所需要的大量计算工作,同时也可以保证以较短时间完成本研究中大量电影评论文本的情感分析工作。利用Peltarion平台提供的API接口,我们开发了基于JSON数据的云端文本情感分析程序,将本地的评论文本数据发送到云端计算平台实现大批量文本情感分析工作,具体的文本情感分析框架如图3所示。

图3 基于云端平台的评论文本情感分析处理框架

在深度学习的框架中,预训练过程中训练集数据对文本情感分析效果的质量有着非常重要的影响,通常训练集数据越接近待分析数据的构成和分布,最终呈现的分析效果就会越好。在训练集数据的选取上,我们利用自建华语影片评论数据训练集和Peltarion平台提供的一份包含25000条IMDb网站影片评论的训练集进行了对比分析,这两组训练集都由评论文本和根据用户评分数据生成的分类信息组成,其中分类信息为积极或消极的数据各占50%。结合评论文本数据二元分类的特点,在训练模型过程中使用binary text classification方法和English BERT uncased模型。两组训练集最终的测试结果如表2所示。从表2列出的结果可以明显看出,自建训练集在BERT模型中有着更好的预测精度和召回率,因此我们选择以自建训练集为基础,完成华语电影评论文本情感倾向的分析工作。

表2 两组训练集的BERT模型结果对比

利用采集到的21477条评论文本和自建训练集,我们可以得到这些评论文本的情感分析数据。文本情感分析数据从0到1分别表示最消极到最积极的结果,华语电影评论文本的情感分析结果均值为M=0.707,标准差为SD=0.353。与电影评分情况不同,评论文本的情感分析结果呈现明显的马鞍型分布特征,其中文本情感倾向在0.9分以上的数据占比达到51.4%。文本情感分析结果出现这种情况的原因不难理解,往往是观众对某部影片有着极为强烈的情感时,才会更加愿意花费精力留下评论,这就导致了评论文本的情感呈现明显的两极分化特征。

我们分别利用情感分析结果中最消极(小于0.1)和最积极(大于0.9)的评论文本绘制相应的词云图,通过词云图的形式来挖掘这些最具代表性评论文本中蕴含的标志性词汇。⑦词云分析过程根据需要将与文本研究无关的主语、动词、数量词等词汇删除,最终呈现的结果分别如图4和图5所示。

图4 情感分析得分0.1以下评论文本生成的词云

图5 情感分析得分0.9以上评论文本生成的词云

将这两幅词云图对比可以发现,在情感分析得分最低的评论文本中,出现了较多诸如terrible、horrible、boring、bad、awful、worse、worst、stupid、crap这类明显的负面词汇,而得分最高的评论文本中,相应的变成了诸如love、amazing、great、best、good、wonderful这类正面词汇。在这两幅词云图中还有一些重要的共有词汇,包括:story、plot、scene、director、actor、art、really、character、hero、fight、life、Kung Fu、Zhang Yimo、Zhang Ziyi等,另外,CGI、dialogue、culture、music等高频词汇的出现对于了解海外观众的消费偏好同样非常重要。

通过词云分析可以看出,在积极或消极的评论中,会使用非常明显的表达情绪的词汇,而在共有词汇中,评论者最为关注的包括电影的剧情、场景、角色、导演等内容,其中张艺谋、章子怡、中国功夫等成为华语电影的标志性词汇。另外,电脑特效(CGI)和影片对话(dialogue)则成为给华语电影减分的因素,这一点与李燕等之前的研究结论相一致⑧,而文化(culture)和音乐(music)则成为华语电影的加分项。

二、华语电影票房显现海外观众的消费认知

电影评分与评论帮助我们更加掌握华语电影在海外观众中情感倾向的确定性,而海外票房数据则直接反映出华语电影在海外群体中的消费偏好。BoxOfficeMojo作为票房数据网站以其专业性、权威性在北美地区最具号召力,其中又以美国本土票房数据最为完整,基于此,我们采集到225部华语电影在美国本土的票房数据进行分析。

华语电影在美国的票房分布极不均衡,票房超过100万美元的影片仅为35部,票房在10万美元以下的影片有96部。票房最高的前3部影片分别是2000年的《卧虎藏龙》、2002年的《英雄》和2016年的《长城》,这3部影片票房总和达到2亿2千7百万美元,仅《卧虎藏龙》和《英雄》两部影片的票房就比后面222部影片的票房总和还多200万美元。表3中列出了华语电影在美国票房最高的前20部影片。

表3 华语电影美国票房排名前20名单

在这20部票房最高的华语影片中,可以清晰地看到华语电影经历了20世纪90年代初、21世纪初和近5年这三个北美票房高峰期，呈现出各自不同的特征:

一是20世纪90年代初,华语电影“既叫好又叫座”。这一时期的电影作品以剧情片为主,大多带有浓郁的中华文化氛围和独特的东方魅力,例如《大红灯笼高高挂》中对于画面、色彩和声音美学的运用,《饮食男女》中中国式家庭聚餐和中国烹饪技法的艺术表达,对于海外观众都是陌生而新鲜的。这一时期华语电影产业在中国内陆地区发展还不完善,但已取得了出色的海外票房成绩,同时影片评分均值达到7.8的高分,远高于其他时期,因此,海外观众对于华语电影新鲜感的向往引发猎奇性消费。

二是21世纪初,功夫电影在欧美刮起“黄旋风”。以功夫动作片为代表的华语影片在商业运营模式下再次进入国际市场,90年代华语电影热潮使得资本开始关注到电影产业领域。《卧虎藏龙》和《英雄》这两部作品以国际化的叙事风格,融合了美国观众最易接受的功夫动作元素,在欧美地区名利双收。在高票房的20部影片中有10部影片是动作片类型,大多融入中国功夫元素,与此同时,功夫演艺、功夫图书、功夫戏曲等引领国际潮流,融合中国功夫的动作片最具国际市场潜力。

三是近5年来,华语电影再领风骚。这一时期华语电影的国际竞争力持续增强,特别是2019年4部不同类型的高票房影片上榜,开启了“进军”好莱坞市场的第三次高峰。由华裔女导演王子逸执导且由美国A24公司负责全美发行的影片《别告诉她》票房超过千万美元,影片以中美文化价值观的冲突为切入点,剧情推进和拍摄手法虽更接近好莱坞模式,但海外华裔群体仍旧展现出对文化回归的渴望。⑨与这一时期的票房成绩相比,华语影片在海外获得的口碑与国内大相径庭,观众在历史片、喜剧片上产生的消费认知差异更加明显,在国内获得好评的影片并未获得海外市场认可。

三、华语电影国际传播进程中的嬗变与反思

(一)重视海外受众情感意识的主流倾向,激发华语电影的美学共情

影片自身的艺术性、技术性和美学价值,以及电影传播的高效性、紧凑性和美学共情,使得电影这种艺术形式所能承载的文化内涵以及价值观的传播效果远远超过其他艺术形式,特别是在大众传媒当中,优秀影片所带来的情感认同和美学共鸣是其他艺术形式难以企及的。IMDb数据库是海外电影受众关切华语电影的重要窗口,在线评论内容全面、真实、客观地反映出主流情感倾向,观测出华语电影在海外观众中存在的理解错位,也勾画出华语电影国际化发展的时代脉络。华语电影经历了从“叫好但不叫座”到“叫座但不叫好”的发展阶段后,正在向“叫好又叫座”的方向发展。电影在价值观传递和感性认识呈现的同时,也是促进不同文化背景的群体间跨文化理解和建立跨文化共情的重要载体。及时把握与分析华语电影海外受众情感意识的主流倾向,可以及时发现华语电影国际传播过程中出现的偏差和问题,激发海外观众的情感认同和美学共情,才可以让华语电影更好地融入到国际电影市场中。

(二)破解海外电影市场的需求密码,激活华语电影的国际消费

华语电影在需求市场、版权贸易模式、交易风险等国际化方面都更加复杂,激活华语电影的国际消费市场,亟待深研海外电影市场的需求密码。一是国际电影市场的类型结构依次是喜剧片、动作片和剧情片,数据显示,华语电影中的动作片和剧情片受关注度最高,海外票房的重要贡献来自于功夫电影,毕竟轻松愉悦的观影需求和观影预期对观众都是一致的。二是“猎奇”是国际文化贸易产生的根本动因,商业大片模式在华语电影开拓海外市场初期发挥了重要作用,但长期以来华语电影一味地迎合好莱坞审美,影片同质化倾向严重,导致并未形成独特的华语电影品牌。三是华语电影叙事能力尚显不足,墨西哥、法国、印度等国的电影以其民族文化魅力彰显于世,“先读懂自己再与世界对话”,毕竟华语电影自身品质的提升才是硬道理。可喜的是,2019年《流浪地球》(科幻)、《哪吒之魔童降世》(动画)、《别告诉她》(剧情)等多元类型的华语影片取得了较高的海外关注度和票房成绩,同时,国产主旋律电影版权在国际市场也呈现出活跃的消费需求。总体来看,目前华语剧情片、动画片、科幻片、纪录片、惊悚片等都有一定的国际市场份额,需要通过深研细分市场需求变化,进一步释放多元市场主体参与国际贸易的优势潜能。

(三)顺应数字媒介演进规律,赋能华语电影国际传播的迭代升级

全球电影产业都面临着自身发展的瓶颈,同时也承受着来自数字媒体时代产业变革的冲击和网络交互视频的挑战,这对华语电影的成长和国际化进程提出了更高的要求。第一,移动互联网时代大众获取资讯的方式和途径越发多样,特别是自媒体短视频平台的火爆使得人们可以获取海量视频资源,这些对电影产业的内容创新提出了更高要求。根据词云分析所呈现的情感倾向最为负面的评论文字,剧情(plot)、故事性(story)、角色(character)等词与枯燥(boring)、虚假(fake)、荒唐(ridiculous)、废话(crap)成对出现,说明了海外观众对于华语电影在剧情表现和角色塑造方面的诟病；在情感倾向最为正面的评论中,文化(culture)、音乐(music)、影片特效(CGI)等也是海外观众提及较多的高频词。数字媒体时代情感表达的匮乏、内容创新的局限严重制约着华语电影的发展。第二,华语电影需要顺应数字时代国际传播规律的变化,特别是充分利用社交网络平台时效性快、传播面广、用户黏性高等特点,发挥网络媒介对数字“原住民”的引导优势,通过关注网络媒介平台对华语电影的反馈,及时灵活调整海外市场策略。电脑特效技术对于观影体验的提升有目共睹,但是更要关注影片叙事结构和人文情感的表达。面对移动互联网和“碎片化”生活的冲击,华语电影在保持自己独特艺术审美与文化价值观的同时,需要主动顺应数字媒介的演进规律,发挥数字媒介在国际传播和观影体验上带来的优势,以更加创新、多样和智慧的叙事方式赋能华语电影在国际电影市场中的迭代升级。

随着大数据和人工智能技术越发成熟,基于网络数字空间中海量用户生成内容进行情感倾向识别,从情感维度挖掘分析电影受众的真实感受。情感倾向分析结果显示,随着数字技术在电影制作中更多的应用,影片故事铺陈的乏味和价值观理解的偏离问题并未得到解决,这成为华语电影内容创新的重要维度和发展方向。华语电影的国际化发展离不开对海外观众观影体验和审美偏好的需求研判,与此同时,华语电影自身类型结构的优化,全面、客观、真实的情感表达,“利用市场、走进市场”激活华语电影在国际市场中的消费需求,也是提升华语电影国际竞争力的重要手段,以期重塑华语电影在国际电影市场的“魅力东方”形象IP。

注释:

① 陈旭光:《中国电影大片的海外市场推广及其策略》,《现代传播》,2011年第3期,第60页。

② 彭流萤:《国家文化安全的建构与电影观众心理的消费导向》,《北京电影学院学报》,2018年第3期,第18页。

③ Hwangbo H.,Kim J.ATextMiningApproachforSustainablePerformanceintheFilmIndustry.Sustainability,vol.11,no.11,2019.p.3207.

④ 王伟:《华语电影海外互联网传播的“网络榜单社群主义”——以英语电影网站IMDb Top 250电影榜单为中心》,《北京电影学院学报》,2018年第2期,第41页。

⑤ BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,即基于变换器的双向编码表示,是2018年底提出的自然语言处理模型,该模型在海量文本分析中体现出了优秀的文本情感倾向分类能力。

⑥ 段丹丹、唐加山、温勇等:《基于BERT模型的中文短文本分类算法》,《计算机工程》,2021年第1期,第80-81页。

⑦ 张公让、鲍超、王晓玉等:《基于评论数据的文本语义挖掘与情感分析》,《情报科学》,2021年第5期,第54页。

⑧ 李燕、麻争旗:《中国电影海外传播的字幕困境及其外译理念的革新》,《电影评介》,2021年第7期,第20页。

⑨ 孙强:《追寻与偏离:中外合拍片〈别告诉她〉之“中国根文化”探赜》,《电影评介》,2020年第13期,第63页。