Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

在自然語言處理中，深度學習方法的大部分工作都涉及通過神經語言模型學習單詞向量表示。

卷積神經網絡（CNN）利用應用了卷積濾鏡的圖層局部特征。

無監督的神經語言模型是一種在不存在的情況下提高性能的常用方法一個大型監督訓練集。

將其他隨機源 -? CV-fold作為符號，未知單詞向量的初始化，CNN參數的初始化 - 通過使它們在每個數據集內保持一致來實現。

預先訓練好的矢量是良好的“通用”特征引出器，可以跨數據集使用。

與單通道非靜態的情況一樣模型，多通道模型能夠微調非靜態通道使其更具體手頭的任務。

未受監督的單詞向量預訓練是NLP深度學習的重要組成部分。

總結

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