文本分类国内外研究现状

文本分类是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其主要目的是将文本分为不同的类别。国内外研究现状如下：

国外研究现状：

1. 传统机器学习方法：传统机器学习方法用于文本分类已经成熟，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等。

2. 深度学习方法：深度学习方法在文本分类中取得了很大的进展，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等。

3. 预训练模型：预训练模型已成为自然语言处理领域的热点，如BERT、GPT-2、ELMo等，它们可以将大规模的语料库进行预训练，并在下游任务中进行微调。

国内研究现状：

1. 传统机器学习方法：传统机器学习方法在国内文本分类领域仍然有一定的应用，但随着深度学习的发展，其应用已经逐渐减少。

2. 深度学习方法：深度学习方法在国内文本分类领域的应用越来越广泛，如CNN、RNN、LSTM等模型都已经被广泛应用。

3. 预训练模型：国内也有不少研究者开始关注预训练模型的研究，如ERNIE、BERT等模型已经在一些任务中取得了很好的效果。

总体来说，国内外在文本分类领域的研究现状比较相似，都在尝试将深度学习模型应用到文本分类任务中，并且预训练模型的应用已经成为一个重要的研究方向。