【摘 要】
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从CNN、RNN、CNN-RNN、GCN及其他深度学习方法五个方面，全面分析了其在短文本分类应用中的研究现状，比较了各自的优缺点，总结了常用的标签数据集。结果表明：目前，深度学习在短文本分类中的应用研究主要集中在高效算法改进以及文本信息拓展两个方面；同时，对模型检验中构建标签数据集的研究也处于起步阶段，大多是针对影评、商品评论、新闻等特定领域的，还需不断完善；基于深度学习的短文本分类方法研究，今后
【基金项目】
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国家社科基金青年项目（20CTJ011）；
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从CNN、RNN、CNN-RNN、GCN及其他深度学习方法五个方面，全面分析了其在短文本分类应用中的研究现状，比较了各自的优缺点，总结了常用的标签数据集。结果表明：目前，深度学习在短文本分类中的应用研究主要集中在高效算法改进以及文本信息拓展两个方面；同时，对模型检验中构建标签数据集的研究也处于起步阶段，大多是针对影评、商品评论、新闻等特定领域的，还需不断完善；基于深度学习的短文本分类方法研究，今后在理论研究方面将重点关注算法改进、信息拓展以及二者的相互融合，在实践中探索某些分类效果较好的特定领域应用。
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