【论文阅读笔记】Character-level Convolutional Networks for Text Classification

Char-CNN

论文：Character-level Convolutional Networks for Text Classification

论文解读：

  * 简书论文翻译
  * 《Character-level convolutional networks for text classification》论文网络结构解读

论文源码：

  * 基于字符的卷积神经网络实现文本分类（char-level CNN）-论文详解及tensorflow实现
  * 字符级卷积神经网络（Char-CNN）实现文本分类–模型介绍与TensorFlow实现
  * Pytorch实现

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  本文是发表在NIPS2015上的论文，论文内容比较通俗易懂，因此不再赘述，可以参见上面提到的资源。文中提出CNN可以使用字符级别的原始信号进行文本分类任务训练，无语考虑文本语法和语义结构。当数据集规模大时，CNN无需考虑单词层面的意义（如语言的语法或语义），另外char-CNN对于异常字符和表情都能很好的处理。语言本质上就是由符号组成，相对于传统基于词粒度的CNN，char-CNN能更好的处理不同的语言。