目前，文本分类技术已经有很多相关的研究，其中大部分是关于传统的数据挖掘算法（如本文2。1中介绍的朴素贝叶斯分类算法[1]、k-近邻算法[2]、支持向量机[3]等）的。不可否认，这些算法已经普遍的应用于许多工业场景下。但是随着数据量增大，分类准确率要求提高，传统的文本分类算法本身存在的问题也逐渐地显示出来。例如：朴素贝叶斯分类算法[1]的属性条件独立性假设在很多情况下是不合理的，k-近邻算法[2]对异常值不敏感且计算的时间和空间复杂度较高，支持向量机[3]在大量数据下的训练速度不快而且在多类别问题上分类效果不佳。79045

在最近十年，深度学习在许多问题上都有很好的进展论文网。深度学习有很强的拟合能力，而且学习规则简单，便于计算机实现。目前，许多研究都在围绕着深度学习展开，例如最近比较热门的人工智能程序Alphago就是基于深度学习算法开发的。

参 考 文 献

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