【摘 要】
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在互联网信息时代，文本数据呈指数增长，如何管理和分析海量的文本数据已经成为一项挑战。近年来，自然语言处理领域中的文本分类研究取得了很大突破。本文阐述了自然语言处理领域中研究文本分类任务中使用的方法及研究进展和成果，介绍了从传统机器学习到深度学习的文本分类任务中所使用的模型，并总结和展望了文本分类在自然语言处理领域的发展趋势。
【基金项目】
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广西研究生教育创新计划项目（项目编号：YCSW2022397）；
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在互联网信息时代，文本数据呈指数增长，如何管理和分析海量的文本数据已经成为一项挑战。近年来，自然语言处理领域中的文本分类研究取得了很大突破。本文阐述了自然语言处理领域中研究文本分类任务中使用的方法及研究进展和成果，介绍了从传统机器学习到深度学习的文本分类任务中所使用的模型，并总结和展望了文本分类在自然语言处理领域的发展趋势。
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