【摘要】[目的/意义]微博是一种重要的社会媒体，微博评论反映了网民对公共事件的态度和意见，对微博评论进行即时的倾向性分析对于网络舆情管控具有重要意义。[方法/过程]针对传统语言模型在词向量表示中无法解决词语多义性的问题，提出采用BERT模型来提取微博评论文本的语义特征表示，然后将获取的词语语义特征输入到双向LSTM模型中进行倾向性分类。[结果/结论]选取新浪微博评论数据进行了对比实验。实验结果表明，提出的基于BERT和双向LSTM的微博评论倾向性分类模型的F1值达到91.45%，优于其他主流的倾向性分析模型，证明了方法的有效性。[局限]双向LSTM模型训练的计算复杂度较高，BERT模型只能依赖于谷歌发布的预训练模型。