Denna artikel erbjuder en empirisk undersökning av användningen av konvolutionsnätverk på teckennivå (ConvNets) för textklassificering. Vi byggde flera storskaliga dataset för att visa att konvolutionsnätverk på teckennivå skulle kunna uppnå toppmoderna eller konkurrenskraftiga resultat. Jämförelser erbjuds mot traditionella modeller såsom påse med ord, n-gram och deras TFIDF-varianter, och djupt lärande modeller såsom ordbaserade ConvNets och återkommande neurala nätverk.
REF erbjöd en empirisk undersökning av användningen av konvolutionsnät på teckennivå (Convnets) för textklassificering och experimenten visade att Convnets överträffade de traditionella modellerna.
Character-level Convolutional Networks for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}