摘要
随着互联网技术的快速发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何高效、准确地对海量文本进行分类成为自然语言处理领域的研究热点。
传统的文本分类方法通常依赖于人工构建特征，存在特征稀疏、语义鸿沟等问题，难以满足日益增长的文本分类需求。
近年来，深度学习凭借其强大的特征学习能力和端到端的训练方式，在文本分类领域取得了显著成果。
本文首先介绍文本分类和深度学习的基本概念，然后重点综述深度学习在文本分类中的研究现状，包括常用的深度学习模型、文本分类技术以及主要应用场景，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
最后，总结现有研究存在的问题并展望未来发展趋势。
关键词：文本分类；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；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，旨在将文本数据按照预先定义的类别体系进行自动归类。
其应用领域十分广泛，包括情感分析、主题分类、垃圾邮件识别、新闻推荐等。
传统的文本分类方法主要依赖于人工设计特征，例如词袋模型、TF-IDF等，然后使用机器学习算法（如支持向量机、朴素贝叶斯等）进行分类。
然而，这些方法存在以下局限性：
-特征稀疏问题:文本数据通常高维稀疏，人工设计的特征难以充分表示文本语义信息。
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