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本发明涉及一种结合注意力机制的深度学习多分类情感分析模型，属于自然语言处理技术领域，本发明分析了现有CNN网络和LSTM网络在文本情感分析方面的弱点，提出了一种结合注意力机制的深度学习多分类情感分析模型。该模型运用注意力机制将CNN网络提取的局部特征和LSTM模型提取的语序特征相融合，并在分类层采用集成模型的思想，分别将CNN网络和LSTM网络提取的情感特征拼接，作为模型最终提取的情感特征。通过对比实验，发现该模型的准确率有了显著的提高。
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