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摘要
目前深度学习技术被广泛应用于文本情感分类中，现有研究采用的网络模型输入单一，未能全面表示文本中的情感信息特征，同时也未充分考虑与待分类文本关联性更强更有意义的文本特征，以致分类器无法学习到更多隐含特征，针对上述问题提出一种融合情感增强与注意力的文本情感分析模型。该模型首先通过构造关键因子将情感信息词及其分类贡献度嵌入TF-IDF（Term frequency–inverse document frequency）实现情感增强，构建输入模型。然后通过引入加权欧氏距离改进最近邻算法，构建最近邻注意力机制，获取更多隐含相似性特征。最后将注意力机制与多尺寸卷积神经网络结合完成情感分类。实验表明相较于其他基准模型，本模型能够充分从多维矩阵学习到更全面的文本特征，有良好的分类性能。
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