使用CNN进行文本分类的原理

CNN在计算机视觉领域取得了很好的结果，同时它可以应用在文本分类上面。 文本分类的关键在于准确提炼文档或者句子的中心思想，而提炼中心思想的方法是抽取文档或句子的关键词作为特征，基于这些特征去训练分类器并分类。因为CNN的卷积和池化过程就是一个抽取特征的过程，当我们可以准确抽取关键词的特征时，就能准确的提炼出文档或句子的中心思想。 卷积神经网络首次应用于文本分类可以说是在2004年Yoon Kim

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