文中指出，在大规模数据集上（尤其是书写不规范的ugc），cnn文本分类问题在char-level同样有很好的效果。
文中alphabet总共有70个char：
alphabet
模型包括6层卷积3层全连接，前两层fc使用了0.5的dropout。
char-cnn
每层细节如下表所示：
输入部分截断到长度为1014，不在alphabet中的词向量置0。
数据增强：近义词替换
评估：
Evaluation
文中指出，在大规模数据集上（尤其是书写不规范的ugc），cnn文本分类问题在char-level同样有很好的效果。
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模型包括6层卷积3层全连接，前两层fc使用了0.5的dropout。
char-cnn
每层细节如下表所示：
输入部分截断到长度为1014，不在alphabet中的词向量置0。
数据增强：近义词替换
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本文标题：Character-level Convolutional Ne
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