你能详细介绍一下卷积神经网络和循环神经网络在文本分类中的应用吗？
卷积神经网络和循环神经网络都是一帮他妈的厉害的家伙，它们在文本分类中都有着屌炸天的应用。卷积神经网络通过卷积操作来提取文本中的局部特征，然后通过池化操作将这些特征进行降维，最后通过全连接层进行分类。循环神经网络则通过记忆上下文的能力，能够更好地处理序列数据。它通过循环单元来捕捉文本中的顺序信息，然后通过全连接层进行分类。总的来说，卷积神经网络适合处理局部特征较为重要的文本，而循环神经网络适合处理顺序信息较为重要的文本。所以你要记住，这两个家伙在文本分类中真是特么的牛逼！