使用LSTM对Region Embeddings进行监督&半监督文本分类

原文标题 Supervised and Semi-Supervised Text Categorization using LSTM for Region Embeddings Intro 初始文本分类使用线性分类模型，输入为词袋或n-gram词袋向量 CNN原理 在卷积层内，小region的文本被转换为保存了信息的低维向量（使用embedding 函数） 以one hot为例，首先将一篇文章表示

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