文字レベルの畳み込みニューラルネットワークを用いたテキスト分類

本論文では、文字レベルの畳み込みニューラルネットワーク（ConvNets）をテキスト分類に使用する実証的な研究を行った。我々は複数の大規模データセットを作成し、文字レベルの畳み込みニューラルネットワークが最先端または競争力のある結果を達成できることを示した。また、bag of words、n-grams およびそれらの TFIDF 変種などの従来のモデルや、単語ベースの ConvNets や再帰型ニューラルネットワークなどの深層学習モデルとの比較も提供している。