تصنيف النص هو أحد المهام الأساسية في معالجة اللغة الطبيعية. مؤخرًا، حققت الشبكات العصبية العميقة أداءً واعدًا في مهمة تصنيف النص مقارنة بالنماذج السطحية. على الرغم من أهمية النماذج العميقة، فإنها تتجاهل التفاصيل الدقيقة (إشارات التوافق بين الكلمات والفئات) للدلالات التصنيفية لأن تصنيفاتها تعتمد بشكل أساسي على تمثيلات المستوى النصي. لحل هذه المشكلة، نقدم آلية التفاعل لدمج إشارات التوافق على مستوى الكلمة في مهمة تصنيف النص. وبشكل خاص، صممنا إطارًا جديدًا يُعرف بـ "نموذج التفاعل الصريح" (EXAM)، مجهزًا بآلية التفاعل. قمنا بتوثيق النهج المقترح على عدة مجموعات بيانات مرجعية تشمل مهام تصنيف النص متعدد الفئات ومتعدد العلامات. تظهر النتائج التجريبية الواسعة تفوق الطريقة المقترحة. كمنتج ثانوي، قمنا بإصدار الكود وإعدادات المعلمات لتسهيل الأبحاث الأخرى.