NLP-分类模型-2015-文本分类：TextRCNN【一般CNN都是“卷积层+池化层”；将CNN中的卷积层换成了BiLSTM得到“BiLSTM+池化层”；来进行文本分类】

《原始论文：Recurrent convolutional neural networks for text classification》

首先先解释一下为啥叫做 RCNN：一般的 CNN 网络，都是卷积层 + 池化层。这里是将卷积层换成了双向 RNN，所以结果是，两向 RNN + 池化层。就有那么点 RCNN 的味道。

论文里面一开始讲了已经有模型有各种各样的缺点，然后基于已存的各种问题，提出了这个模型。

参考资料：
TextRCNN 文本分类 阅读笔记
NLP经典模型入门-textrnn与textrcnn
最全中文文本分类模型(TextCNNTextRNNFastTextTextRCNNBiLSTM_At
文本分类（TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）
文本分类（TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）

标签：池化层,BiLSTM,TextRCNN,分类,卷积,CNN,文本
来源： https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/120373074