本文将介绍一篇最新的、全面的NLP文本分类综述，可以作为想要进一步挖掘、深入阅读自己感兴趣的领域方向的一份指南。

文本讨论的基于深度学习的模型在各种文本分类任务（包括情感分析，新闻分类，问题回答和自然语言推理）已经超越了基于经典机器学习的方法。

该综述的纲要如下：

  • 提供了150多个用于文本分类的深度学习模型的详细概述，它们的技术贡献，相似性和优势。
  • 介绍了使用深度学习模型构建文本分类器的方法。
  • 给出了如何给自己的任务选择最佳的神经网络模型的建议。
  • 总结了40多个流行的文本分类数据集。
  • 在16个主流的基准上进行深度学习模型性能的定量分析。
  • 讨论了基于深度学习的文本分类现存的挑战和未来的方向。

其他关键词和短语：文本分类，情感分析，问题解答，新闻分类，深度学习，自然语言推理，主题分类。

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