TextCNN+Bert文本情感分析

TextCNN结合Bert进行文本情感分析可以提高模型的准确性和效率。TextCNN作为一种基于卷积神经网络的文本分类模型，主要是通过卷积操作和池化操作提取文本特征，然后通过全连接层进行分类。Bert作为一种预训练的深度双向变换器，能够有效地学习文本的语义表示，从而提高文本分类的准确性。

具体来说，可以先使用Bert将文本进行编码，得到每个单词的语义向量表示。然后将这些向量输入到TextCNN中，通过卷积操作和池化操作提取文本特征。最后通过全连接层进行分类，得到文本的情感分析结果。这种模型结合了Bert学习到的语义信息和TextCNN提取的局部特征信息，能够更好地捕捉文本的情感信息，提高模型的准确性和效率。