本文提到了使用不同模型（例如LSTM、CNN和Transformer）对文本进行分类的任务。它重点介绍了利用词嵌入、注意机制和多头自注意力等技术来提高模型性能的方法。文章还讨论了在文本分类任务中使用预训练模型的好处，例如BERT和XLNet，并强调了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的作用。总的来说，本文提供了对文本分类最新技术和趋势的全面概述。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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