小蚂蚁说：

随着深度学习的快速发展，以及在图像、语音领域取得的不错成果，基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢？

传统机器学习的应用，常常是利用上述人工总结的文本特征，但往往会遇到一些问题。比如“猫”和“咪”这两词语的语义很接近（即近义词），但计算机并不能真正的在词语语义层面理解，只是把他们当作了两个不同的词语。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的两个词语，也不能被很好的理解和刻画。

本文主要介绍了深度学习中的文本分类任务，以及一些应用于文本分类的深度学习模型。文本分类是自然语言处理领域最经典的场景之一，试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。通过这些技术，计算机能够更好地理解人类的语言。

针对支付宝投诉欺诈场景，蚂蚁金服人工智能团队设计了多个文本深度学习模型。包括双向GRU，Cap