تصنيف المشاعر هو عملية مهمة لفهم تصور الناس تجاه منتج أو خدمة أو موضوع معين. وقد تم اقتراح العديد من نماذج معالجة اللغة الطبيعية لحل مشكلة تصنيف المشاعر. ومع ذلك، ركزت معظم هذه النماذج على التصنيف الثنائي للمشاعر. في هذه الورقة البحثية، نستخدم نموذجًا متقدمًا في التعلم العميق يُعرف باسم BERT لحل مهمة تصنيف المشاعر الدقيقة. تُظهر التجارب أن نموذجنا يتفوق على النماذج الشهيرة الأخرى في هذه المهمة دون الحاجة إلى هيكل معقد. كما نُظهر فعالية التعلم الناقل (Transfer Learning) في مجال معالجة اللغة الطبيعية خلال هذه العملية.