基于深度学习技术的文本分类技术比起传统的文本分类模型，例如 LR，SVM 等，有什么优势呢？
个人拙见：首先，最明显的优势，深度学习不需要人工手动的提取文本的特征，它可以自动的获取基础特征并组合为高级的特征，训练模型获得文本特征与目标分类之间的关系，省去了使用TF-IDF等提取句子的关键词构建特征工程的过程，实现端到端。其次，相比传统的N-gram模型而言，深度学习中可以更好的利用词序的特征，CNN的文本分类模型中的filter的size的大小可以当做是一种类似于N-gram的方式，而RNN（LSTM）则可以利用更长的词序，配合Attention机制则可以通过加权矩阵体现句子中的核心词汇部位，attention最早是用于自动翻译中实现对应词汇对齐及可视化的功能。