Amazon reviews - Full-数据集

34,686,770 条来自 6,643,669 名亚马逊用户针对 2,441,053 款产品的评论，数据集主要来源于斯坦福网络分析项 目（SNAP）。数据集的每个类别分别包含 600,000 个训练样本和 130,000 个测试样本。

This article offers an empirical exploration on the use of character-level convolutional networks (ConvNets) for text classification. We constructed several large-scale datasets to show that character-level convolutional networks could achieve state-of-the-art or competitive results. Comparisons are offered against traditional models such as bag of words, n-grams and their TFIDF variants, and deep learning models such as word-based ConvNets and recurrent neural networks.

译：

本文对字符级卷积网络（ConvNets）在文本分类中的应用进行了实证研究。我们构建了几个大规模的数据集，以证明字符级卷积网络可以达到最先进或最具竞争力的结果。比较了传统模型，如单词包、n-grams及其TFIDF变体，以及基于单词的ConvNets和递归神经网络等深度学习模型。

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