问题分类是自然语言处理领域的一项基础性任务，其目的是根据预定义的类别体系对问题进行自动归类。

近年来，深度学习技术的快速发展为问题分类带来了新的机遇，相较于传统的机器学习方法，深度学习能够自动学习文本的深层语义特征，从而提升问题分类的效果。

本文首先介绍了问题分类的概念和研究意义，阐述了深度学习在问题分类任务中的优势。

然后，对近年来基于深度学习的问题分类方法进行了综述，详细介绍了常用的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及预训练语言模型（BERT、GPT等），并分析了各种模型的优缺点以及适用场景。

此外，本文还讨论了问题分类中的一些关键技术，如文本表示方法、特征提取与选择、模型训练与优化以及类别不平衡问题处理等。

最后，对问题分类未来的研究方向进行了展望。

关键词：问题分类；深度学习；文本分类；自然语言处理；语义特征

1.1问题分类概述
问题分类旨在根据预定义的类别体系自动判断问题的所属类别，是许多自然语言处理应用的基础，例如自动问答、对话系统、信息检索等。

1.2研究意义
随着互联网技术的快速发展，人们每天都会产生海量的文本信息，如何从这些海量信息中快速准确地找到用户所需的信息成为了一个亟待解决的问题。

问题分类作为自然语言处理领域的一项重要任务，能够有效地对文本信息进行组织和管理，帮助用户快速定位所需信息，因此具有重要的理论意义和现实应用价值。