論文筆記：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification
1 Abstract 文本分類是NLP的一項重要的基礎任務。傳統的文本分類需要特徵工程，需要人類參與。而深度學習能夠自動提取特徵不需要人的參與。本文采用週期循環神經網絡比卷積神經網絡能夠更加減少噪聲，利用最大池化層選取一句話中最重要的特徵。首先在學習詞的表達的時候，採用雙向循環結構獲取文本信息，比傳統的基於窗口的神經網絡更能減少噪聲，而且在學習文本表達時可以大範圍的保留詞序。其次使用最大池化層獲取
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