论文技术路线

本论文提出了一种基于深度神经网络的自然语言处理方法，用于解决文本分类问题。首先，我们通过数据预处理阶段对原始文本数据进行清洗、去重和分词等操作，以提高数据质量和减少噪声。然后，我们采用了一种改进的循环神经网络模型，该模型结合了双向长短时记忆网络（BiLSTM）和注意力机制，以提高模型的学习能力和泛化能力。在模型训练过程中，我们采用了自适应学习率算法和早停策略来防止过拟合和提高模型稳定性。最后，我们通过实验评估了所提出模型的性能，并与其他基准方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法在文本分类任务上取得了显著的性能提升。