摘要
随着互联网技术的迅猛发展和信息化时代的到来，网络新闻作为一种便捷高效的信息获取途径，其数量呈现爆炸式增长。
如何从海量新闻数据中快速准确地获取有价值的信息成为亟待解决的问题，而新闻文本分类作为实现这一目标的关键技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的新闻文本分类方法主要依赖于人工提取特征，存在效率低下、难以捕捉文本深层语义等问题。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法，具有强大的特征学习和语义理解能力，为新闻文本分类提供了新的思路。
本文首先介绍了深度学习和文本分类的相关概念，然后回顾了深度学习在中文新闻文本分类领域的应用现状，并对现有研究成果进行了分类和比较分析。
最后总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：深度学习；文本分类；中文新闻；文献综述
随着互联网和移动互联网的快速发展，网络新闻已经成为人们获取信息的主要来源之一。
然而，海量的新闻信息也给用户带来了信息过载的困扰。
为了帮助用户快速准确地找到自己感兴趣的新闻内容，新闻文本分类技术应运而生。
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