【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽信息工程学院大数据与人工智能学院,安徽农业大学信息与计算机学院,安徽省北斗精准农业信息工程实验室
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学重大项目(KJ2017ZD53),安徽省科技重大专项课题(18030901019)项目,安徽省北斗精准农业信息工程实验室开放基金(AHBD201905)资助。
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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.
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