参考文献：
张东辉， 王军. (2015). 基于神经网络的文本分类研究[J]. 计算机研究与发展， 51(1), 12-18.
文章：
文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是将文本转换为类别。近年来，基于神经网络的文本分类方法取得了很好的效果，成为了自然语言处理领域的热点之一。
张东辉等(2015)提出了一种基于神经网络的文本分类方法。该方法采用了深度学习的思想，将文本表示作为输入，通过多层神经网络进行特征提取和分类。具体来说，他们采用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)作为模型的主要组成部分。在CNN方面，他们采用了卷积层和池化层来提取文本特征；在RNN方面，他们采用了循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network, 罗杰斯-CNN)来实现文本序列的分类。
该方法具有以下优点：首先，它采用了深度学习的思想，可以自动学习更复杂的特征表示；其次，它采用了循环神经网络，可以更好地处理长文本和序列数据；最后，它采用了多种神经网络结构，可以根据不同的任务需求选择不同的模型。
该方法在多个文本分类任务上取得了很好的效果，例如情感分析、新闻分类、机器翻译等。此外，该方法还具有良好的可扩展性和可训练性，可以应用于多个领域。
基于神经网络的文本分类方法是一种先进的文本分类方法，具有广泛的应用前景。同时，我们也需要不断探索新的模型结构和算法，以提高文本分类的准确率和效率。