分析模型TextCNN、BiLSTM-Attension模型分类的优缺点

TextCNN 模型的优点是可以并行处理，速度较快，同时对于文本中的局部特征有较好的捕捉能力。缺点是对于长文本的处理能力较弱，同时对于文本中的全局特征的捕捉能力也较弱。

BiLSTM-Attention 模型的优点是可以对于文本中的全局特征进行较好的捕捉，同时对于长文本的处理能力也较强。缺点是模型计算量较大，速度较慢，同时对于文本中的局部特征的捕捉能力较弱。

综上所述，TextCNN 模型适合处理短文本，对于局部特征的捕捉能力较强；而 BiLSTM-Attention 模型适合处理长文本，对于全局特征的捕捉能力较强。