论文技术路线图

该论文提出了一种基于深度学习的自然语言处理模型，旨在解决文本分类问题。技术路线图首先展示了数据预处理过程，包括数据清洗、分词、去停用词和词向量化等步骤。然后，详细介绍了模型的构建，包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）等多个模块。最后，对模型进行了训练、验证和测试，并在多个数据集上取得了较好的性能。本论文的创新点在于提出了一种结合多种深度学习技术的文本分类模型，并成功地应用在实际问题中。