设计文本分类的深度学习算法要求包括文本预处理、模型结构、训练和验证等过程。

文本分类的深度学习算法可以采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

1. 文本预处理

文本预处理包括文本清洗、分词、去除停用词、词嵌入等步骤。首先需要将文本转换为小写，并去除标点符号和数字。然后，将文本分成单词或者子词，去除停用词。最后，将单词或子词转换为词向量，可以使用预训练的词向量模型，如Word2Vec或GloVe。

2. 模型结构

卷积神经网络模型：卷积神经网络模型可以用于文本分类。模型包括一层词嵌入层，多个卷积层，池化层和全连接层。每个卷积层包括多个卷积核，可以捕捉不同长度的特征。池化层用于降低特征的维度。全连接层用于分类。

循环神经网络模型：循环神经网络模型可以用于处理序列数据，如文本。模型包括一层词嵌入层，多个循环层（如LSTM或GRU）和全连接层。循环层可以学习文本中的上下文信息，从而捕捉文本的长期依赖。

3. 训练和验证

将数据集分成训练集、验证集和测试集。使用训练集和验证集进行模型训练和调参。可以使用交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行参数优化。在每个epoch结束后，使用验证集进行模型的评估，选择表现最好的模型进行测试。可以使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能