초록
본 논문은 문자 수준의 컨볼루션 신경망(ConvNets)을 텍스트 분류에 적용한 경험적 탐구를 제공합니다. 우리는 여러 대규모 데이터셋을 구축하여 문자 수준의 컨볼루션 신경망이 최신 또는 경쟁력 있는 결과를 달성할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 단어 봉투(bag of words), n-그램(n-grams) 및 그들의 TFIDF 변형과 같은 전통적인 모델들과, 단어 기반 컨볼루션 신경망(word-based ConvNets) 및 순환 신경망(recurrent neural networks)과 같은 딥러닝 모델들 간의 비교를 제시합니다.