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海量文本分析是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)理解和價(jià)值發(fā)現(xiàn)的重要手段，其中文本分類(lèi)作為自然語(yǔ)言處理的經(jīng)典問(wèn)題受到研究者廣泛關(guān)注，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析方面的優(yōu)異表現(xiàn)使其成為目前的主要研究方向。在此背景下，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練模型等主流方法在文本分類(lèi)中應(yīng)用的發(fā)展歷程比較不同模型基于常用數(shù)據(jù)集的分類(lèi)效果，表明利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)伂構(gòu)自動(dòng)獲取文本特征，可避免繁雜的人工特征工程，使文本分類(lèi)效果得到提升。在此基礎(chǔ)上，對(duì)未來(lái)文本分類(lèi)的研究方向進(jìn)行展望。
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