摘要
文本分类作为自然语言处理领域的核心任务之一，一直是学术界和工业界的研究热点。
近年来，深度学习技术的迅速发展为文本分类带来了革命性的变化，推动了文本分类性能的显著提升。
本文首先介绍了文本分类和深度学习的相关概念，并回顾了文本分类的发展历程。
其次，本文重点概述了深度学习在文本分类中的研究概况，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和预训练语言模型等主流深度学习模型在文本分类任务中的应用，并分析了各自的优缺点。
此外，本文还对文本分类中的关键技术，如文本表示方法、模型优化方法和评价指标进行了探讨。
最后，本文总结了深度学习在文本分类研究中取得的成果和面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：文本分类；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；注意力机制；预训练语言模型
文本分类是自然语言处理领域的一项基础性任务，旨在将预先定义好的类别标签分配给给定的文本。
其应用领域十分广泛，包括情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤、新闻推荐等。
传统的文本分类方法主要依赖于人工设计的特征，例如词袋模型和TF-IDF等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
