CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。
卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是特定的关键词或关键短语，所以利用卷积神经网络作为特征提取器时相当于词袋模型，表示一个句子中是否出现过特定的关键词或关键短语。用在分类任务上，相当于提取出对于分类最有用的特征信息。
cnn简介：
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时。
以上内容参考：百度百科-卷积神经网络
