摘要：針對標準卷積神經網絡在文本情感分析過程中忽略了句子的整體結構信息的缺陷,本次研究在卷積神經網絡的輸入端加入注意力機制,提出了基于雙通道輸入的分段池化卷積神經網絡模型(AF_CNN模型),該模型既能夠有效提取文本局部最優(yōu)特征,又能夠捕捉到上下文詞語之間的相關性。針對體育新聞評論情感分析的實驗結果表明,與標準的卷積神經網絡模型相比,本次研究提出的AF_CNN模型在分類準確率、召回率和F1值等評價指標上,分別提升了3.40%,0.47%,1.96%。