本書以短文本分類研究的背景和意義為出發(fā)點，深入分析了短文本與長文本處理存在的差異和挑戰(zhàn)。隨后，對不同深度學習模型在短文本分類中的具體應(yīng)用進行了深入分析，并詳細討論了詞嵌入技術(shù)的起源、發(fā)展和主要特點。同時，對比了詞嵌入技術(shù)與傳統(tǒng)的詞表示模型的區(qū)別，并介紹了常用的詞向量表示方法以及一些先進的詞嵌入模型。此外，本書還深入探討了表示學習在短文本分類中的應(yīng)用。