什么是textCNN? 能用来做什么？结构是什么？

通常，进行文本分类的主要方法有三种：

基于规则特征匹配的方法（如根据喜欢，讨厌等特殊词来评判情感，但准确率低，通常作为一种辅助判断的方法）
基于传统机器学习的方法（特征工程 + 分类算法）
给予深度学习的方法（词向量 + 神经网络）

卷积神经网络原理&卷积神经网络的特点

稀疏交互(sparse interactions): 也叫稀疏权重(sparse weights)、稀疏连接(sparse connectivity)

在传统神经网络中，网络层之间输入与输出的连接关系可以由一个权值参数矩阵来表示。对于全连接网络，任意一对输入与输出神经元之间都产生交互，形成稠密的连接结构。这里面的交互是指每个单独的参数值，该参数值表示了前后层某两个神经元节点之间的交互。

在卷积神经网络中，卷积核尺度远小于输入的维度，这样每个输出神经元仅与前一层特定局部区域内的神经元存在连接权重（即产生交互），我们称这种特性为稀疏交互。

稀疏交互的物理意义：通常图像、文本、语音等现实世界中的数据都具有局部的特征结构，我们可以先学习局部的特征，再将局部的特征组合起来形成更复杂和抽象的特征。

参数共享(parameter sharing)

参数共享是指在同一个模型的不同模块中使用相同的参数。卷积运算中的参数共享让网络只需要学一个参

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