基于Bi-GRU和L-Softmax的文本分类模型：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息爆炸的时代，文本数据呈指数级增长，如何从海量的文本信息中快速、准确地获取有价值的内容成为了亟待解决的问题。文本分类作为自然语言处理领域的一项关键基础任务，旨在将文本按照其主题、情感、领域等属性划分到预先定义好的类别中，在众多领域有着极为广泛且重要的应用。

在新闻领域，每天都会产生海量的新闻报道，通过文本分类技术，可以自动将新闻文章归类到政治、经济、娱乐、体育等不同的类别中，方便用户快速浏览和检索感兴趣的新闻内容，同时也有助于新闻媒体进行内容管理和推荐。在邮件系统中，文本分类能够