Detta dokument rapporterar resultaten av ytliga ord-nivå konvolutionella neurala nätverk (CNN), vårt tidigare arbete (2015) [3, 4], på de åtta dataset med relativt stora träningsdata som användes för att testa den mycket djupa karaktärsnivå CNN i Conneau et al. (2016) [1]. Våra slutsatser är som följer. De grunda CNN på ordnivå uppnår bättre felfrekvenser än de felfrekvenser som rapporteras i [1] även om resultaten bör tolkas med viss hänsyn till den unika förbehandlingen av [1]. Den grunda ordnivån CNN använder fler parametrar och kräver därför mer lagring än den djupa teckennivån CNN, men den grunda ordnivån CNN beräknar mycket snabbare.
Även word-level modeller beräknar mycket snabbare än char-level modeller REF.
Convolutional Neural Networks for Text Categorization: Shallow Word-level vs. Deep Character-level
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}