本书以短文本分类研究的背景和意义为出发点，深入分析了短文本与长文本处理存在的差异和挑战。随后，对不同深度学习模型在短文本分类中的具体应用进行了深入分析，并详细讨论了词嵌入技术的起源、发展和主要特点。同时，对比了词嵌入技术与传统的词表示模型的区别，并介绍了常用的词向量表示方法以及一些先进的词嵌入模型。此外，本书还深入探讨了表示学习在短文本分类中的应用。