论文名称：Character-level Convolutional Networks for Text Classification

论文地址：

https://papers.nips.cc/paper/2015/file/250cf8b51c773f3f8dc8b4be867a9a02-Paper.pdf

一、背景

对于语言的输入，按照我们之前的做法是将词汇embedding成词向量。该做法的优缺点如下：

优点：

1、充分考虑了单词的内部信息，比如“love”和”like”作为近义词，生成的词向量会更为相似。

2、因为词汇embedding后包含的信息较多，所以构建模型时不需要大量的训练数据。

缺点:

1、需要考虑到文本的内部语法信息。

2、当单词出现拼写错误时，该部分无法进行有效训练。

3、陌生字符和语言无法进行有效理解。

考虑到词向量的缺点，论文参考传统卷积神经网络直接对像素点处理的原子操作，提出一种以字符作为输入然后卷积的处理方法（例如“word”不转化成单一词向量，而是分为“w”、“o”、“r”、“d”四个字符，再将每个字符分别转为one-hot编码）。

二、处理方法

1、输入数据预处理

我们先将字符进行one-hot编码，对于英文文章我们抽取70个常见字符（其它语言可以另外抽取，比如中文使用拼音，等等）：

abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789
-,;.!?:’’’/\|_@#$%ˆ&*˜‘+-=<>()[]{}

将这些字符onehot编码，在文章中出现非70个字符或空格，则将其编码设置为全0(长度为70，内容全0的列表）。

2、卷积操作

经过第一步，我们已经有了长度为70的hon-hot字符编码。我们知道卷积神经网络输入的长宽固定，所以我们设置另外一个维度为1024（1024能包含一篇文章的大部分内容，长度不够1024的文章我们做空格填充），即我们输入的词矩阵的长x宽为:1024×70。

此时已经可以做正常的卷积操作，神经网络结构如下所示：



结论：对于大规模数据，字符级卷积正确率更高，而且此时不再需要考虑语法因素。论文也使用了同义词替换进行数据增广的方法，有效提高了准确率。