本文分析了深度学习在自然语言处理三个核心任务（文本表示、词序建模和知识表示）中的应用现状，探讨了在文本分类背景下自然语言处理所取得的改进和协同效应，同时考虑了文本生成、文本分类和语义解析中对抗技术所带来的挑战，通过对文本分类任务的经验研究，证明了交互式集成训练的有效性，特别是与 TextCNN 结合，凸显了这些进展对文本分类增强的重要性。

Mar, 2024

该研究旨在使用自然语言特征提取方法在机器学习中，将朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机等基本模型用于检测讨论线路偏离主题时教师必须介入的情况，从而实现文本分类和语义分析。

Nov, 2022

本研究比较了序列分类器和标记分类器在基于预训练模型的 NLP 模型性能表现，并对同一数据集进行了评估。

Nov, 2022

本研究旨在调查各种深度学习架构在印地语文本分类任务中的应用。本文使用了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等模型，比较了多语言预训练句子嵌入（BERT 和 LASER）和传统翻译方法的优劣，也为流行的文本分类技术提供了教程。

Jan, 2020

本文提出一个可视化分析工具 DeepNLPVis，采用基于互信息的量化方法对深度自然语言处理模型进行统一理解，通过多层次的可视化（语料库级别、样本级别和单词级别）支持从整体到个别的分析，通过两个分类任务的案例研究和模型比较，证明了 DeepNLPVis 能够帮助用户识别潜在问题并做出知情决策。

Jun, 2022

这篇论文介绍了一种名为 Smart Expert System 的创新方法，利用大型语言模型作为文本分类器，简化了传统的文本分类工作流程，通过评估多个大型语言模型、机器学习算法和神经网络结构在四个数据集上的性能，证明了某些大型语言模型在情感分析、垃圾短信检测和多标签分类方面超过了传统方法，并且通过少样本学习和微调策略进一步提高了系统的性能，使得微调模型在所有数据集中表现最佳。

May, 2024

本文介绍文本分类的方法，重点讨论基于图神经网络的文本分类，分别从构造机制和学习过程等方面对文本分类方法进行详细介绍，并涵盖数据集，评估指标和实验设计等方面，通过对公开基准测试的综合比较评估和评估指标的优缺点比较，总结出各个技术的优缺点。

Apr, 2023

提出了一种新的序列级训练算法，使自然语言处理应用程序使用的语言模型在生成文本时更加强大和高效。这种方法能够直接优化在测试期间使用的指标，并且在三个不同的任务中，我们的方法优于其他几种基准方法。同时，在其他基准方法使用波束搜索时，我们的方法也具有竞争力，而且速度快几倍。

Nov, 2015

本研究讨论了文本分类算法的概述，包括不同的文本特征提取、降维方法、现有算法和技术、评估方法，并探讨了每种技术的限制和在实际问题中的应用。

Apr, 2019

本研究提出了一种新颖的神经网络框架，将预先训练好的字级知识和字符感知神经语言模型相结合，利用转移学习技术实现不依赖于额外监督信号的序列标注任务，并在基准数据集上通过大量实验验证了其有效性和高效性。

Sep, 2017