\parinterval 区别于传统图像上的卷积操作，在面向序列的卷积操作中，卷积核只在序列这一维度进行移动，用来捕捉连续的多个词之间的特征。需要注意的是，由于单词通常由一个实数向量表示（词嵌入），因此可以将词嵌入的维度看作是卷积操作中的通道数。图\ref{fig:11-10}就是一个基于序列卷积的文本分类模型，模型的输入是维度大小为$m\times O $的句子表示，$m$表示句子长度，$O$表示卷积核通道数，其值等于词嵌入维度，模型使用多个不同（对应图中不同的颜色）的卷积核来对序列进行特征提取，得到了多个不同的特征序列。然后使用池化层降低表示维度，得到了一组和序列长度无关的特征表示。基于这组压缩过的特征表示，模型再通过全连接网络和Softmax函数作为相应类别的预测。在这其中卷积层和池化层分别起到了特征提取和状态压缩的作用，将一个不定长的序列转化到一组固定大小的特征表示。
\parinterval 区别于传统图像上的卷积操作，在面向序列的卷积操作中，卷积核只在序列这一维度进行移动，用来捕捉连续的多个词之间的特征。需要注意的是，由于单词通常由一个实数向量表示（词嵌入），因此可以将词嵌入的维度看作是卷积操作中的通道数。图\ref{fig:11-10}就是一个基于序列卷积的文本分类模型，模型的输入是维度大小为$m\times O $的句子表示，$m$表示句子长度，$O$表示卷积核通道数，其值等于词嵌入维度，模型使用多个不同（对应图中不同的颜色）的卷积核来对序列进行特征提取，得到了多个不同的特征序列。然后使用池化层降低表示维度，得到了一组和序列长度无关的特征表示。基于这组压缩过的特征表示，模型再通过全连接网络和Softmax函数作为相应类别的预测。在这其中卷积层和池化层分别起到了特征提取和特征压缩的作用，将一个不定长的序列转化到一组固定大小的特征表示。
