我们报告了一系列实验，卷积神经网络（CNN）训练在预处理的词矢量上，用于句子级分类任务。 我们展示了一个简单的CNN，具有很少的超参数调整和静态矢量，可以在多个基准上实现出色的结果。 通过微调学习任务特定的向量可以进一步提高性能。 我们另外提出了对架构的简单修改，以允许使用任务特定和静态向量。 本文讨论的CNN模型改善了7项任务中的4项，其中包括情绪分析和问题分类。
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