博士论文：探索自然语言处理技术在文本分类中的应用：一项综合研究

本论文探讨了自然语言处理（NLP）技术在文本分类中的应用及其有效性。研究分析了现有算法和实现，并提供了最佳实践。研究强调了数据预处理、模型评估和NLP系统部署的伦理考虑的重要性。研究回顾了NLP领域的重要文献，介绍了传统方法和先进技术，并探讨了转换器模型的研究。结果表明，深度学习方法在情感分析等任务中表现优异。讨论中强调了模型选择的重要性，并探讨了数据偏见和算法决策透明度等伦理问题。研究的结论是NLP技术在文本分类中具有广泛的应用前景，并提出了未来研究方向。