随着大数据时代的到来，文本分类作为自然语言处理的重要分支，受到了越来越多学者的关注。本文旨在探讨如何利用深度学习技术提升文本分类的准确率与效率。首先，通过分析现有算法的优缺点，选择适合的研究方向；其次，构建包含多种特征提取方法的混合模型，以提高模型对复杂数据集的理解能力；最后，采用公开的数据集进行实验验证，并与传统机器学习方法对比分析。本研究不仅能够为学术界提供新的思路，还具有较高的实际应用价值，特别是在信息检索、舆情监控等领域有着广阔的应用前景。希望通过对这一课题的深入研究，能为相关领域的进一步发展贡献绵薄之力。
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