卷积神经网络(CNN) .pdf
模型结构
• 大多沿用基础的CNN模型结构，包括1层卷积和1层池化
• 输入数据的不同通道采用不同的词向量表示
• 卷积核的宽度与输入词向量的维度相同
超参数
• 调参的作用有时大于模型本身
• 词向量、卷积核大小、池化策略、激活函数的选择都很重要
应用领域
• 各种分类任务:文本分析、情感分析、实体关系抽取等等
• 用于其它任务的特征提取，与其它网络模型相结合
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