随着大数据和人工智能技术的快速发展，文本分类作为自然语言处理领域的重要分支，已成为学术界和工业界的热点问题。本文旨在探讨如何利用深度学习方法提升文本分类的准确性与效率。研究将从数据预处理、特征提取、模型构建三个方面展开，通过对比传统机器学习算法与现代神经网络模型的表现，分析不同算法在实际应用中的优劣。此外，还将结合具体应用场景（如舆情监测、智能客服等），验证所提方法的有效性。本课题不仅具有较高的理论价值，还具备广泛的实际应用前景，适合对人工智能及文本处理感兴趣的研究生选择。希望该题目能够为同学们提供有价值的参考方向。