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本发明提供一种基于Bert的双通道Attention模型的文本情感分析方法，涉及人工智能技术领域，包括：对文本数据集进行预处理，并通过Bert模型转化为词向量；将词向量分别输入BiLSTM模型和BiGRU模型提取文本的全局特征信息和局部特征信息；将全局特征信息和局部特征信息分别输入注意力层，注意力层通过配置情感词的权重分值分别对全局特征信息和局部特征信息进行优化，得到全局特征向量和局部特征向量；融合全局特征向量和局部特征向量，输入全连接层；将全连接层的输出结果输入softmax层进行情感分类，得到情感分类结果。本发明充分挖掘文本的深层语义信息，提高了情感分类的准确率。
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