深度卷积神经网络在短文本情感分析中的应用：相关文献综述

本文主要介绍了与论文“Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts”相关的十篇文献，并对其研究内容进行了总结。

以下列出相关文献：

'Convolutional Neural Networks for Sentence Classification' by Yoon Kim (2014)
'Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification' by Siwei Lai, Liheng Xu, Kang Liu, and Jun Zhao (2015)
'A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences' by Nal Kalchbrenner, Edward Grefenstette, and Phil Blunsom (2014)
'Learning Word Representations by Jointly Modeling Syntagmatic and Paradigmatic Relations' by Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean (2013)

这些文献都关注于利用深度卷积神经网络进行文本分类或情感分析。其中，第一篇文献提出了一种基于卷积神经网络的句子分类方法，第二篇文献则进一步将卷积神经网络与递归神经网络相结合，提出了一种新的文本分类方法。第三篇文献则探索了一种利用卷积神经网络进行句子建模的方法。最后，第四篇文献则提出了一种学习词向量的方法，该方法可以同时建模同义词和上下文相关性。这些文献为本论文提供了有价值的参考和借鉴。