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在之前我们可以看到从convolution在图像处理方面的大放异彩，在nlp领域，其实cnn也从示弱，下面记下cnn在nlp中的一些模型原理与recurrent neural network和recursive neural network的一些区别和比较。
首先来看下rnn到cnn，因为recursive network需要parser tree，然后recurrent network就比较依赖前面的词。
cnn的主要论文或者原理在前面有比较多的笔记或者博文了，可以看下这篇cnn，在这里就不讲，现在主要讲解的是cnn在应用在nlp时的结构：
