摘要
随着互联网技术的快速发展和普及，网络信息呈现爆炸式增长，如何从海量数据中快速准确地获取有效信息成为亟需解决的问题。
新闻文本分类作为自然语言处理领域的重要任务之一，对于提高信息获取效率、改善用户体验具有重要意义。
传统的新闻文本分类方法通常依赖人工提取特征，存在效率低下、准确率有限等问题。
近年来，深度学习技术的兴起为中文新闻文本分类带来了新的机遇，其强大的特征学习能力和端到端训练方式有效提升了分类效果。
本文首先介绍了新闻文本分类和深度学习的相关概念，然后梳理了深度学习在中文新闻文本分类中的研究现状，包括常用的深度学习模型、词向量技术以及相关研究成果，并对不同研究方法的优缺点进行分析比较。
最后，对未来中文新闻文本分类的研究方向进行了展望。
关键词：新闻文本分类；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；注意力机制
1.1新闻文本分类新闻文本分类是指根据新闻内容、主题或类别，将新闻文本自动归类到预定义的类别体系中的过程。
它是自然语言处理领域的一项基础性任务，也是众多应用场景的基础，例如个性化新闻推荐、舆情监测、知识图谱构建等。
1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其灵感来源于人脑神经元之间的连接和信息传递机制。
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