用户评价数据的分类方法、装置、电子设备及计算机程序产品

本发明公开了一种用户评价数据的分类方法、装置、电子设备及计算机程序产品。其中，该方法包括：收集使用自然语言描述的用户评价数据；使用预设文本分析模型从用户评价数据中提取总结数据，其中，预设文本分析模型为基于自注意力机制的深度学习模型架构的自然语言处理大模型；使用预设分类器对总结数据进行情感倾向分类，其中，预设分类器使用采用跳变稀疏优化策略训练出的极限学习机，跳变稀疏优化策略根据训练预设分类器所使用的分类训练数据，对预设分类器中隐藏层节点的激活进行调整，并通过跳跃机制使隐藏层节点的选择动态变化。本发明解决了现有极限学习机在面对数据分布变化较大的问题时，容易陷入局部最优解的技术问题。