关于TextCNN：

TextCNN（Text Convolutional Neural Network）是一种专门用于文本分类的卷积神经网络。它的核心思想是利用卷积操作提取文本的局部特征，再通过池化层筛选关键信息，最终完成分类任务。

其核心流程包括：

1）词向量嵌入层将文本映射为稠密矩阵。

2）多尺度卷积核（如2-3个词窗口）并行提取局部n-gram特征。

3）最大池化层筛选各通道最优特征。

4）全连接层整合特征并分类。

该模型通过卷积运算捕捉词序局部模式，具有特征提取自动化、计算效率高的特点，在短文本分类任务中表现优异，典型应用包括情感分析、新闻分类等。