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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）也适合做的是文本分类，由于卷积和池化会丢失句子局部字词的排列关系，所以纯cnn不太适合序列标注和命名实体识别之类的任务。 nlp任务的输入都不再是图片像素，而是以矩阵表示的句子或者文档。矩阵的每一行对应一个单词或者字符。也即每行代表一个词向量，通常是像 word2vec 或 GloVe 词向量。在图像问题中，卷积核滑过的是图像的一“块”区域，但在自然语言领域里我们一般用卷积核滑过矩阵的一“行”（单词）。
