针对文本情感分析中区分一词多义现象和特征提取性能问题，提出了Bert-BiGRU-CNN文本情感分析模型。模型利用Bert得到动态词向量，解决了一词多义对文本情感分析的影响；通过BiGRU获取长文本序列特征，采用CNN提取局部重点特征，提高模型特征提取性能。经在酒店评论和在线购物数据集上的实验测试，将Bert、BiGRU和CNN有效结合，使文本情感分类性能比基线模型有了较好的提升，体现了Bert-BiGRU-CNN文本情感分析模型的有效性。
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