CNN 文本原理

首先需要理解N-gram
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048对于在NLP中N-gram的理解，一元，二元，三元gram

大多数 NLP 任务的输入不是图像像素，而是以矩阵表示的句子或文档。矩阵的每一行对应一个标记，通常是一个单词，但它也可以是一个字符。也就是说，每一行都是代表一个单词的向量。通常这些向量是像 word2vec 或 GloVe 这样的词嵌入（低维表示），但是它们也可以是将单词索引到词汇表中的一个 one-hot 向量。对于使用 100 维嵌入的 10 个字的句子，我们将有一个 10×100 的矩阵作为我们的输入。这就是是我们的“图像”。

在计算机视觉上，我们的过滤器在图像的局部区域上滑动，但是在 NLP 中，我们通常使用滑过整行矩阵（单词）的过滤器。因此，我们的滤波器的“宽度”通常与输入矩阵的宽度相同。对于矩阵的宽度其实就是一个单词转化为的词向量的长度，然后这个滤波器相当于一次遍历多个词向量，而且可以有不同的滤波器。高度或区域大小可能会有所不同，通常使用一次滑动 2-5 个字的窗口。综合以上所述，一个用于 NLP 的卷积神经网络可能看起来像这样

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