基于深度学习的文本分类方法研究综述

• 作者: 万家山 吴云志
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 关键词: 文本分类 文本表示 机器学习 深度学习 综述
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 41-47
• 页数: 7页
• 分类号: TN311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2021.02.009

摘要

深度学习作为机器学习领域新的研究方向,现已在图像处理、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展.在处理自然语言任务中,深度学习建立在低层特征基础上,组合形成更加抽象的高层特征,用以完成复杂的语言模型构建、语义理解和文本分类等任务,深受研究人员的关注.文本分类是自然语言处理中的一个重要应用,在文本信息处理过程中有着关键作用.研究综述近几年基于深度学习的文本分类应用现状,分析其与传统机器学习在文本分类领域的区别以及优势,并概况深度学习在文本分类领域的研究方向和未来发展趋势.