【自然语言处理】文本分类模型_TextCNN_TensorFlow实现

一、模型主要思想 将CNN结构应用到文本分类中，使用不同尺寸的filter提取文本特征，从而捕获文本的局部信息。 二、模型结构 1.Embedding层：获得词的分布式表示； 2.卷积层：使用多个不同尺寸的filter对Embedding层的输出提取特征； 3.最大池化层：将不同长度的句子变为定长表示(这里不使用avg pooling是因为之前对句子进行padding) 4.全连接层 三、使用Te

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