《基于深度学习的中文文本情感分类研究》

情感分类作为文本分类中一种重要的任务，已经被广泛应用于用户评论、社交媒体等多个领域。本文提出了一种基于深度学习的中文文本情感分类方法，并在多个数据集上进行了实验。

首先，将原始文本处理为固定长度的向量表示，并将其输入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中进行特征提取。接着，将特征向量合并，并经过全连接层进行情感分类。

实验结果表明，所提出的方法在各个数据集上都达到了很好的效果，证明了其在中文文本情感分类任务中的实用性和有效性。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本文描述了一种基于深度学习的中文文本情感分类方法，通过将原始文本转换为向量表示，并输入到卷积神经网络和循环神经网络中提取特征，最后通过全连接层进行情感分类。实验结果表明，在多个数据集上，该方法都取得了很好的效果，证明其在中文文本情感分类任务中的实用性和有效性。