重写下面这段文本：这是一篇有关深度学习中文处理的文章，标题为《不同算法在中文情感分类上的实验比较》。

中文文本情感分类是自然语言处理(NLP)的重要任务之一。本文在国内开源的情感分类语料库上，分别使用了朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和神经网络四种算法进行情感分类实验，并对不同算法的实验结果进行了比较。

实验结果表明，神经网络模型效果最好，其次是逻辑回归模型。朴素贝叶斯模型的分类效果略差于支持向量机模型。总体而言，本文提出的四种算法对于中文文本情感分类来说均可行，但效果不尽相同。

该实验结果对于中文情感分析算法的选择和研究具有一定的参考意义。
本文比较了不同算法在中文情感分类上的实验结果：朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和神经网络。实验结果显示神经网络模型效果最好，逻辑回归模型次之，朴素贝叶斯模型分类效果略差于支持向量机模型。总的来说，这四种算法对于中文文本情感分类都是可行的，但它们的效果不同。该实验结果对于中文情感分析算法的选择和研究具有一定的参考价值。