Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 阅读笔记

1.本文解决了什么问题？ 本文以预训练好的词向量矩阵表示一个句子，并且将其作为卷积神经网络的输入层，再通过标记好的 数据训练出神经网络模型从而达到预测数据类别的效果。 本文于14年发表，至今已被引用了1400多次。其核心意义是将“词向量”与“深度学习”结合在一起（从大的方向上可以说是将NLP与卷积神经网络结合在一起），并且通过实验证明了“词的向量表示”是NLP领域的重要组成部分，应该引起研究者的重

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