一名自然语言处理程序员正在写中文文本分类论文请你基于下面一段话重新组织语言写详细写丰富：由结果可以看出模型1与模型2至6相比模型1达到收敛状态所需要的时间是547s远远高于模型2至6模型收敛所需要的时间明显偏长这可能有两方面的原因：一方面是因为输入的数据量过大数据的核心内容不够集中导致模型不能将注意力集中在一些有价值的信息上所以模型学习的时间偏长；另一方面可能的原因是由于输入的数据量较多每

根据实验结果，我们可以看出模型1相比模型2至模型6，需要更长时间才能达到收敛状态，具体时间为547秒。这主要是由于两方面原因造成的。首先，输入的数据量过大，数据的核心内容不够集中，导致模型不能将注意力集中在一些有价值的信息上，从而延长了模型的学习时间。其次，由于输入的数据量较多，每个词向量都有一定的维度，这间接增加了分类器的压力。

从模型2的表现可以看出，在减少数据输入量后，每批次训练时间仅需43秒，远远低于模型1。虽然模型2的分类效果略逊于模型1，但是效率却得到了较大提升，这说明以文本关键词作为输入数据是有效的。

模型5和模型6所需要的时间分别是模型3和模型4需要时间的2倍左右，这表明CNN－GRU模型结构在计算和网络层数据传递上的时间消耗比卷积神经网络更大。因此，为了获得良好的训练效果，我们可能需要付出相应的时间代价。

通过比较模型2与模型3、模型5与模型6，我们可以发现在分类器中加入注意力机制可以提高分类效果，但是也会增加时间消耗。模型3比模型2需要更长的时间达到收敛状态，这是由于加入了注意力机制的学习开销。同样的，模型6比模型5需要更长的时间达到收敛状态，也是由于注意力机制的影响。

综合实验结果可以得出，本文提出的通过关键词向量代替全部词语的向量，减少数据输入维度，最大限度地缩短模型训练时间的方法是有效的。采用本文提出的CNN－GRU模型结构虽然会延长每批次训练时间，但是总体来说影响不大。因此，在时间范围允许的情况下，采用本文提出的分类模型，能够得到比较好的分类效果。