摘要
随着互联网技术的快速发展，短文本数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地对这些短文本进行分类成为了自然语言处理领域的研究热点。
短文本分类技术旨在将简短的文本数据自动归类到预定义的类别中，其应用场景广泛，包括情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等。
本文首先介绍了短文本分类的相关概念，包括其定义、应用领域以及挑战；然后，对现有的短文本分类技术进行综述，重点阐述了传统的机器学习方法、基于深度学习的分类模型以及集成学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；最后，对短文本分类技术未来的发展趋势进行了展望。
关键词：短文本分类；自然语言处理；机器学习；深度学习；特征表示
近年来，随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，人们每天都会产生海量的文本信息，其中短文本数据占据了很大一部分。
短文本是指长度较短的文本，例如微博、新闻标题、instantmessage、产品评论等。
短文本分类技术旨在将这些简短的文本数据自动归类到预定义的类别中，例如将微博按情感分为正面、负面和中性，将新闻标题按主题分为政治、经济、体育等。
短文本分类技术在许多领域都有着广泛的应用，例如：-情感分析：分析用户对产品、服务、事件等的观点和态度，帮助企业了解用户需求，改进产品和服务。
-主题分类：将新闻、博客、论文等文本按照主题进行分类，方便用户快速找到感兴趣的信息。
-垃圾邮件过滤：识别和过滤垃圾邮件，保护用户免受垃圾信息的骚扰。
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