近年来，随着互联网和社交媒体的快速发展，文本数据呈现爆炸式增长。如何高效地对海量文本进行分类成为自然语言处理领域的重要研究课题。传统的文本分类方法主要基于统计机器学习算法，如支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NaiveBayes），这些方法依赖于人工设计的特征，分类性能受到限制。深度学习技术的兴起为文本分类提供了新的解决方案。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力而受到广泛关注。RNN能够有效捕捉文本中的时序信息，而CNN则擅长提取局部特征。本研究旨在探索基于RNN和CNN的混合神经网络模型在文本分类任务中的应用，通过结合两种网络的优点，提升分类性能。具体而言，本研究将设计并实现多种RNN和CNN的组合架构，包括并行结构和串行结构。在多个公开文本分类数据集上进行实验验证，比较不同模型结构的性能差异。同时，研究还将探讨词向量表示、网络深度、超参数设置等因素对分类效果的影响。实验结果表明，合理设计的RNN-CNN混合模型能够显著提高文本分类的准确率，为实际应用提供有力支持。这项研究不仅丰富了深度学习在自然语言处理领域的应用，也为后续的文本分类研究提供了新的思路和方法参考。研究成果可应用于情感分析、新闻分类、垃圾邮件过滤等多个实际场景，具有重要的理论价值和实践意义。
