論文筆記-recurrent CNN for text classification
Siwei Lai等，2015 背景： 使用CNN進行文本分類具有無偏的優點，先在每個小文本段上提取特徵，再進入池化層彙總特徵，從而區分句子或文本的語義。在提取特徵時通常會設置一個固定長度的窗口，詞窗長度的設置是一個問題：詞窗小，可能會造成關鍵信息的損失；詞窗大，參數空間會變得很大，難以訓練。 本文用循環的思想改良CNN特徵提取的過程，通過上下文的方式直接在word representation中
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