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随着深度学习技术的快速发展，许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题，特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面，出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析，介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展，分析多种典型分类方法的特点和性能，从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较，表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势，其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能比基础上，指出当前深度文本分类模型存在的不足，并对未来的研究方向进行展望。
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