最新的研究成果，本论文的主要观点为情感-原因对提取在商业信息挖掘等领域有重要的应用。为了解决情感-原因对提取任务中数据集出现的标签不平衡问题，提出基于代价敏感的损失函数方法解决标签不平衡，同时，针对谷歌全词覆盖BERT的国外公开数据集缺乏中文语言的相关模型和忽略了中文分词的作用，该文采用哈工大讯飞联合发布中文BERT-wwm进行预训练。通过对比试验表明，在P、R、F1结果都有提升，尤其F1结果上有接近1%的提升，验证了该方法在情感-原因对提取研究上的有效性。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。