摘要
问题分类是自然语言处理领域的一项重要任务，其目标是将问题自动分类到预定义的类别中。
近年来，深度学习技术在问题分类领域取得了显著的成果。
本文首先介绍了问题分类的概念和意义，然后对深度学习在问题分类中的应用现状进行了综述，包括循环神经网络、卷积神经网络、预训练语言模型等。
接着，本文详细介绍了问题分类的主要研究方法，包括数据预处理、特征提取、模型选择、模型训练和评价指标等方面。
最后，本文对问题分类的未来发展趋势进行了展望。
关键词：问题分类；深度学习；循环神经网络；卷积神经网络；预训练语言模型
#1.1问题分类问题分类是指将自然语言表达的问题文本自动归类到预先定义好的类别体系中的过程。
它是一种文本分类任务，旨在根据问题的语义内容将其映射到最相关的类别。
例如，将用户在电商平台上提出的问题“这款手机的电池容量是多少？”分类到“产品参数咨询”类别。
#1.2深度学习深度学习是一种机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和功能。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
