论文Sequential Short-Text Classification with Recurrent and Convolutional Neural Networks 的实验部分
使用的基本模型结构： 结果和讨论 为了找到有效的超参数，我们每次只改变一个超参数，同时保持其他固定。表2显示我们的超参数选择。 我们对DSTC4，用谷歌新闻的word2vec预训练的300维的词向量初始化词向量。对MRDA和SwDA，用Glove和Twitter预训练的200维的词向量。因为这些选择能够在公开可达的word2vec，Glove，SENNA和RNNLM词向量上产生最好的结果。 对短文
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