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对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。

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