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本论文提出了一种基于深度学习的自然语言处理模型，用于解决文本分类问题。首先，我们使用了卷积神经网络（CNN）对文本数据进行特征提取，然后，利用长短时记忆网络（LSTM）捕获上下文信息，最后，通过一个全连接层实现分类预测。为了提升模型的泛化能力，我们还采用了多种数据增强技术，包括文本增广和情感词典扩充。实验结果表明，我们的模型在多个文本分类数据集上取得了显著的性能提升，达到了当前state-of-the-art的结果。整个技术路线图清晰展示了我们如何将深度学习技术应用于自然语言处理问题，为未来的研究提供了重要的参考价值。