Dieser Artikel bietet eine empirische Untersuchung zur Anwendung von Zeichenbasierten Faltungsnetzen (ConvNets) für die Textklassifizierung. Wir erstellten mehrere große Datensätze, um zu zeigen, dass zeichenbasierte Faltungsnetze Stand der Technik oder wettbewerbsfähige Ergebnisse erzielen können. Es werden Vergleiche mit traditionellen Modellen wie Bag-of-Words, n-Gramme und deren TFIDF-Varianten sowie mit tiefen Lernmodellen wie wortbasierten Faltungsnetzen und rekurrenten neuronalen Netzen gezogen.