摘要
随着互联网的迅速发展，网络文本数据呈现爆炸式增长，如何高效地对这些海量文本进行分类成为自然语言处理领域的研究热点。
文本分类旨在将文本按照预定义的类别进行自动归类，其应用领域十分广泛，例如新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等。
传统的文本分类方法通常依赖于人工特征工程，需要耗费大量人力物力，且难以捕捉文本的深层语义信息。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），凭借其强大的特征提取能力和端到端的训练方式，在网络文本分类任务中取得了显著的成果。
CNN能够自动学习文本中的层次化特征表示，避免了传统方法对人工特征的依赖，并在多个公开数据集上取得了优于传统方法的分类效果。
本文首先介绍了文本分类和卷积神经网络的基本概念，然后对基于CNN的网络文本分类方法的研究现状进行了综述，重点介绍了不同CNN模型结构、词向量表示方法、以及注意力机制等关键技术的应用，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域未来可能的发展趋势，例如模型轻量化、多模态融合等。
关键词：文本分类；卷积神经网络；词向量；深度学习；自然语言处理
随着互联网技术的迅猛发展和普及，网络信息呈现爆炸式增长，其中文本信息占据了很大比例。
如何从海量文本信息中快速、准确地提取有用信息，成为亟待解决的问题。
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