针对当前的在线协作讨论交互文本分类仅采用深度学习方法时，存在无法充分获取上下文语义关联以及忽略关键特征词，造成分类结果准确率下降的问题，文中提出一种结合注意力机制的深度学习网络模型—CNNBiLSTM-Attention，进一步强化文本的语义特征。利用该模型对在线协作讨论活动中产生的12000条交互文本进行分类，分类结果表明，CNN-BiLSTM-Attention的分类准确率整体上可达到82.40%，有效提升了文本分类的效果。
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