CNN-BiLSTM-ATT对比实验跟哪些对比呢举例说明

感谢您的问题！对于CNN-BiLSTM-ATT模型的对比实验，通常会与其他文本分类或序列标注模型进行对比，如以下几种模型：

1. CNN模型：CNN模型也是一种经典的文本分类模型，与CNN-BiLSTM-ATT模型相比，其主要特点是卷积层提取特征，缺点是不能很好地处理序列信息。

2. LSTM模型：LSTM模型是一种经典的序列标注模型，与CNN-BiLSTM-ATT模型相比，其主要特点是门控机制，可以很好地处理序列信息，但可能会存在梯度消失和梯度爆炸的问题。

3. Transformer模型：Transformer模型是目前最流行的序列标注模型之一，与CNN-BiLSTM-ATT模型相比，其主要特点是自注意力机制，可以很好地处理长序列信息。

以上是几种常见的文本分类或序列标注模型，与CNN-BiLSTM-ATT模型进行对比实验可以评估其性能优劣，从而为实际应用提供参考。

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帮我改成创新点 为解决了传统的语言模型 Word2vec、Glove 等词向量表示方法都无法解决词语多义性和在对中文文本进行训练时没能充分利用其中的句法和词性信息等问题。利用预训练语言模型 BERT对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充，在任务预处理阶段充分挖掘文本蕴含的情感语义信息；同时融入了词性信息、位置信息和 n-gram 信息等多种语义特征，使模型具有更加丰富的情感语义表达。 （2）文本情感分析任务中情感特征提取的好坏直接影响文本情感分析的效果，因此在本文提出的CNN-BiLSTM-ATT模型的基础上，使用文本卷积神经网络(Text-CNN)代替 CNN-BiLSTM-ATT 模型中的CNN模块， 通过使用多个大小不同的卷积核提取粒度不同的情感特征以及句子内部及句子之间的相互关系。同时，使用双向门限循环神经网络(BiGRU)代替BiLSTM 更准确完整捕捉文本序列中时间步距离较大词语依赖关系，而且简化模型结构。 （3）利用注意力机制将提取到的各类特征信息进行交互，获得更深层次的上下文语义关联，以此提升模型的情感分类性能

答：本文提出了一种创新点，即利用预训练语言模型BERT对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充，在任务预处理阶段充分挖掘文本蕴含的情感语义信息；同时融入了词性信息、位置信息和n-gram信息等多种语义特征，使模型具有更加丰富的情感语义表达。在文本情感分析任务中，使用文本卷积神经网络(Text-CNN)代替CNN-BiLSTM-ATT模型中的CNN模块，通过使用多个大小不同的卷积核提取粒度不同的情感特征以及句子内部及句子之间的相互关系。同时，使用双向门限循环神经网络(BiGRU)代替BiLSTM更准确完整捕捉文本序列中时间步距离较大词语依赖关系，而且简化模型结构。利用注意力机制将提取到的各类特征信息进行交互，获得更深层次的上下文语义关联，以此提升模型的情感分类性能。

CNN-BIGRU-ATT

CNN-ATT是一种深度神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环神经网络（BIGRU）和注意力机制（ATT）三种结构，能够有效地捕捉文本中的局部特征、全局语义以及关键词汇，提高了文本分类的准确性。

具体来说，CNN-BIGRU-ATT首先使用CNN提取文本中的局部特征，然后将其输入到BIGRU中进行全局语义建模，最后使用ATT机制对关键词汇进行加权，得到整个文本的表示。这个表示可以用于分类或其他自然语言处理任务。相较于传统的深度学习模型，CNN-BIGRU-ATT不仅具有更好的表达能力，而且能够处理变长的文本输入。