近年来，深度学习技术在文本情感分析领域取得了显著进展。卷积神经网络（CNN）能够有效提取文本的局部特征，而双向长短期记忆网络（BiLSTM）则擅长捕捉文本中的长距离依赖关系。为了进一步提升模型性能，研究者开始探索在CNN-BiLSTM架构中引入注意力机制。注意力模型能够自动学习并赋予文本中不同词语不同的权重，使模型更加关注对情感分类有重要贡献的关键词和短语。这种结合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合模型，不仅保留了CNN提取局部特征的优势和BiLSTM建模上下文信息的能力，还能通过注意力机制动态聚焦于情感相关的关键内容，从而显著提高情感分类的准确性和鲁棒性。实验结果表明，基于注意力机制的CNN-BiLSTM模型在多个公开情感分析数据集上都取得了优于传统方法的性能表现。
