TextBlob模型融合的方法是将TextBlob模型与其他NLP模型进行集成，以提高性能和准确性。融合的方法可以包括以下几种：
集成多个模型的预测结果：可以通过对TextBlob模型的预测结果与其他NLP模型的预测结果进行加权平均或投票的方式来进行集成，从而获得更准确的预测结果。
使用集成学习算法：可以使用集成学习算法如随机森林、梯度提升机等，将TextBlob模型和其他模型组合起来，以获得更准确的结果。
使用转移学习：可以通过使用已经训练好的其他NLP模型的权重来初始化TextBlob模型，从而提高其性能。
通过以上方法，可以有效地将TextBlob模型与其他NLP模型进行融合，以提高文本分类、情感分析等任务的性能和准确性。