隨著深度學習技術的快速發展,許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題,特別是在卷積神經網絡和循環神經網絡方面,出現了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析,介紹卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展,分析多種典型分類方法的特點和性能,從準確率和運行時間方面對基礎網絡結構進行比較,表明深度神經網絡較傳統機器學習方法在用于文本分類時更具優勢,其中卷積神經網絡具有優秀的分類性能和泛化能比基礎上,指出當前深度文本分類模型存在的不足,并對未來的研究方向進行展望。

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