论文笔记-recurrent CNN for text classification
Siwei Lai等，2015 背景： 使用CNN进行文本分类具有无偏的优点，先在每个小文本段上提取特征，再进入池化层汇总特征，从而区分句子或文本的语义。在提取特征时通常会设置一个固定长度的窗口，词窗长度的设置是一个问题：词窗小，可能会造成关键信息的损失；词窗大，参数空间会变得很大，难以训练。 本文用循环的思想改良CNN特征提取的过程，通过上下文的方式直接在word representation中
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