文本分类—TextCNN

filter_sizes 卷积核尺寸：

num_filters 卷积核数量(channels数)

pad_size 每句话处理成的长度

TextCNN详细过程：

• Embedding：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点。
• Convolution：然后经过 kernel_sizes=(2,3,4) 的一维卷积层，每个kernel_size 有两个输出 channel。
• MaxPolling：第三层是一个1-max pooling层，这样不同长度句子经过pooling层之后都能变成定长的表示。
• FullConnection and Softmax：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。