1. 概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。

2. 算法原理

2.1. 卷积神经网络

卷积神经网络中最重要的两个操作是卷积和池化，由卷积+池化构成CNN的基本操作，通过堆叠卷积+池化的过程实现图像深层语义特征的抽取。卷积神经网络的基本结构如下图所示：

在图中的CNN网络由两组基本操作（卷积Convolutions和池化Subsampling）和全连接层构成。卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示：

通过卷积核（如图中的卷积核大小为$3\times 3$）对二维的图像（图像大小为$6\times 6$）进行卷积操作，得到的大小为$4\times 4$。池化操作可以有效地缩小特征图的大小，池化又可以分为最大池化（max-pooling）和平均池化（average-pooling），以最大池化为例，池化层的操作如下：

2.2. TextCNN的算法原理

为了能够将CNN应用在文本建模上，需要对图像和文本的特征做比较。有了如上对卷积神经网络的基本了解，对于图像特征，可以看成是二维的，又长和宽构成（通常还有深度，此处以二维的为例），对应的卷积核也是二维的。然而对于文本的特征，通常是一维的，只存在时间维度。对于将CNN应用在文本建模上如下图所示：

其中，$x$表示的每个词的词向量维度。TextCNN的网络结构如下图所示：

如上如所示，TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分：

• Embedding层：将词映射成对应的向量。以上图为例，7个词被影射到对应的$k$维向量中，构成$7\times k$的矩阵；
• Convolutional层：对词映射后的特征做一维卷积操作；
• Pooling层：对卷积后的结果做pooling操作，如图中采用的是max-pooling；
• 全连接层：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。

对于TextCNN的详细的计算过程，如下图所示：

如上图所示，假设输入的文本为“I like this movie very much!”，假设每一个词的维度为$d=5$，则输入的特征大小为$7\times 5$，如图中设计$6$个卷积核，从上到下大小分别为：$4\times 5$，$4\times 5$，$3\times 5$，$3\times 5$，$2\times 5$和$2\times 5$，计算得到$6$个特征图，从上到下的大小分别为：$4\times 1$，$4\times 1$，$5\times 1$，$5\times 1$，$6\times 1$，$6\times 1$，采用最大池化，最终得到$6\times 1$的语义特征，最终通过全连接网络得到最终分类目标。

2.3. 词向量的计算方法

词向量的计算方法主要有两种方式：

• 动态：通过随机初始化词向量，并在模型的训练过程中同步学习词向量的表示，适用于数据量比较大的情况；
• 静态：利用word2vec等词向量训练方法，通过预先训练得到固定的词向量，在使用的时候通过查表的方式取得，不参与模型的训练。

参考文献

[1] Y. Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” in Proceedings of EMNLP 2014

[2] Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing

[3] cs231n.github.io/convolutional-networks