📚深度学习自然语言处理 —— 文本分类模型总结 📚

在当今的数字时代，文本分类作为自然语言处理（NLP）中的一个关键领域，正在变得越来越重要。它不仅帮助我们理解文本内容，还能用于情感分析、垃圾邮件检测等众多应用场景。那么，你知道有哪些主要的文本分类模型吗？让我们一起来看看吧！🔍

首先，不得不提的是传统的机器学习方法，例如朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）和逻辑回归（Logistic Regression）。这些方法在早期的文本分类任务中表现优秀，尤其是在特征选择和工程上。💡

然而，随着深度学习技术的发展，神经网络模型逐渐成为主流。卷积神经网络（CNN）能够捕捉局部特征，适用于短文本分类；而循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），则擅长处理序列数据，适合于较长的文本。🤖

最近几年，Transformer架构的提出更是引领了一场革命。基于注意力机制的BERT、GPT等模型，通过预训练-微调的方式，在多个NLP任务中取得了前所未有的成果。🌐

总之，从传统机器学习到现代深度学习，文本分类模型不断进化，为我们的日常生活带来了巨大便利。未来，我们可以期待更多创新模型的出现，让文本理解变得更加智能！🚀

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