基于双通道和注意力机制的多特征融合的文本情感分类模型

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摘 要：针对单一模型在文本分类时难以捕捉丰富语义信息的问题，提出了一种基于双通道和注意力机制的多特征融合的文本情感分类模型（MFF-DCAM）。首先，利用BERT-WWM-EXT获取文本词向量;其次，分别使用多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆网络提取局部特征和上下文特征;再次，拼接两个特征并使用注意力机制对该特征加权;然后，使用全局平均池化突出句子整体信息;最后，使用Softmax函数进行分类。（剩余121字）

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