TextCNN模型图

TextCNN是一种卷积神经网络模型，主要用于文本分类和情感分析等任务。它的核心思想是通过卷积操作捕捉局部特征，并通过最大池化层降低特征维度。TextCNN模型通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。在输入层，将文本数据转换为词向量表示；然后通过卷积层提取局部特征，如n-gram特征；接着通过激活函数（如ReLU）增加非线性；最后通过池化层降低特征维度，并输出到全连接层进行分类或回归。TextCNN模型具有参数少、计算效率高的优点，适用于处理大规模文本数据。