随着互联网技术的快速发展，各种社交媒体平台涌现，人们可以便捷地发布和分享信息。

然而，这也为垃圾信息的传播提供了便利，尤其是在短文本领域，垃圾信息识别面临着文本长度短、语义信息少等挑战。

本文献综述重点关注中文垃圾短文本的识别方法研究，首先介绍了垃圾短文本的定义、特点以及研究意义，然后分别从基于规则、基于传统机器学习和基于深度学习三个方面对现有的垃圾短文本识别方法进行了综述，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对中文垃圾短文本识别研究未来的发展趋势进行了展望，并指出了一些值得深入研究的方向。

关键词：垃圾短文本识别，文本分类，机器学习，深度学习，自然语言处理

#1.1垃圾短文本的定义
垃圾短文本是指那些在互联网上广泛传播，旨在干扰正常信息传播、损害平台生态、误导用户判断的无用、虚假或有害的短文本信息。

常见的垃圾短文本类型包括垃圾广告、恶意评论、网络谣言、色情信息等。

#1.2垃圾短文本的特点
相较于传统的垃圾文本，垃圾短文本具有以下特点：
1.文本长度短：垃圾短文本通常只有几十个字甚至更短，信息量有限，难以从中提取有效的特征信息。

2.语义信息少：垃圾短文本为了规避平台的监管，往往使用隐晦的表达方式、错别字、特殊符号等，导致文本语义模糊，难以理解。

3.传播速度快：垃圾短文本借助互联网的便捷性，能够在短时间内大范围传播，对网络环境造成严重污染。