论文笔记：（字符级卷积用于文本分类）《Character-level Convolutional Networks for Text Classification》

1.论文背景 在这篇论文之前，几乎所有的文本分类技术都是基于单词的，在这篇论文中，作者把字符级的文本当做原始的信号输入。 这篇论文，仅仅使用字符，运用在卷积神经网络上。作者发现，当训练大规模数据集的时候，深度卷积神经网络并不需要单词层面的意义（包括语言的语法和语义）。这是非常激动人心的工程简化，因为不管什么语言，它都是由字符组成的，因此这对于构建跨语言的系统至关重要。还有一个好处，对于异常的字符组

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