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.
En annan intressant metod REF är användningen av teckennivåinmatning för förutsägelser på ordnivå.
Character-level Convolutional Networks for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}