摘要
写作风格是区分不同作者或同一作者不同创作时期作品的重要特征，对文学作品分析、作者识别、情感分析等自然语言处理任务具有重要意义。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的写作风格分类与识别研究取得了显著进展。
本文首先介绍写作风格分类与识别的相关概念，接着综述了深度学习在写作风格分类与识别方面的研究现状，并对现有研究方法进行分类和比较，分析了各种方法的优缺点。
此外，本文还讨论了写作风格分类与识别任务所面临的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:写作风格分类,写作风格识别,深度学习,自然语言处理,文本分析
写作风格是指作者在作品中所呈现出的独特的语言表达习惯和思维方式，是区分不同作者或同一作者不同创作时期作品的重要特征[1]。
写作风格分类旨在将文本按照其写作风格进行分类，例如将小说分为浪漫主义、现实主义等，而写作风格识别则是指识别出特定文本的作者是谁[2]。
写作风格分类与识别在多个领域具有广泛的应用价值。
在文学领域，可以用于分析作家的写作风格演变，比较不同作家的写作特点[3]；在信息安全领域，可以用于识别网络文本的作者，追踪网络犯罪[4]；在市场营销领域，可以用于分析消费者评论的情感倾向，提高产品推荐的精准度[5]。
传统的写作风格分类与识别方法主要依赖于人工设计的语言特征，例如词性、句法结构、词汇丰富度等[6]。
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