融入新型对抗策略和强化特征提取的文本情感分类方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种融入新型对抗策略和强化特征提取的文本情感分类方法，包括下列步骤：对文本进行预处理和分词操作；构建模型；嵌入学习层通过BERT和BiLSTM获取文本的词嵌入向量；强化特征提取层将局部注意力机制与TextCNN模型进行加权融合；分类层根据提取的特征向量进行情感极性分类，得到最终分类结果；采用大批次对抗训练策略进行数据增强。本发明将局部注意力机制与TextCNN加权结合，充分挖掘文本中不同粒度的情感特征。局部注意力机制能够识别文本中的关键信息，并赋予其更高的权重，而TextCNN则能够捕捉局部特征和上下文依赖关系，从而在特征提取方面较现有方法更具优势，生成更具语义代表性的文本表示。