论文笔记：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification

1 Abstract 文本分类是NLP的一项重要的基础任务。传统的文本分类需要特征工程，需要人类参与。而深度学习能够自动提取特征不需要人的参与。本文采用周期循环神经网络比卷积神经网络能够更加减少噪声，利用最大池化层选取一句话中最重要的特征。首先在学习词的表达的时候，采用双向循环结构获取文本信息，比传统的基于窗口的神经网络更能减少噪声，而且在学习文本表达时可以大范围的保留词序。其次使用最大池化层获取

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