毕业论文课题相关文献综述
1 网络文本分类的意义文本分类指的是计算机通过算法对输入的文本按照一定的类目体系进行自动化归类的过程。
近年来，随着网络技术的飞速发展，各种各样的信息在网络上呈现爆发式的增长，其中文本类信息占据的半壁江山。
如果对网络上的内容进行有效的分类，就能使人们能够快速地获取其需要的信息。
因此，如何对网络上的文本自动地进行分类，就成为了一个重要的研究课题。
文本分类的意义主要表现在：第一，可以为人们对文本进行下一步的挖掘和处理奠定基础；第二，可以节省人工标记成本；第三，使大规模的文本分类成为了可能，能够满足由互联网日益增长的数据而导致的处理数据的需求。
注意力机制作为近几年兴起的一种技术，在深度学习中得到了广泛的应用，在自然语言处理领域中展现了非常大的威力。
文本分类在很多领域和实际场景中都有广泛的需求和应用，因此，结合深度学习，研究基于注意力机制的文本分类算法是非常有价值的。
2 网络文本分类的发展文本分类技术，在它的漫长的发展过程中，可以被概括为以下三个阶段：基于知识工程（KE）、 基于机器学习（ML）和基于神经网络（NN）。
第一， 探索阶段（1960-1963）：1960 年，Maron 发表了第 一篇关于文本分类的论文，并对文本自动分类进行 了初步研究[1]；1963 年，Gerald Salton 提出了矢量空间模型（VSM）用于文本的表示[2]。
第二，理论研究阶段（1963-1989）：侯汉清教授对中文文本分类的发展方向进行了理论性的指导同时介绍了国外计算机在自动分类系统、分类检索等方面的运用。
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