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你好，看了教程CNN的文档，以词为单元对句子进行CNN（输入为一个词的emb，长度默认为lod_tensor长度） 处理lod_level =1

words = [1,2,3]

data = fluid.layers.data( ame="words", shape=[1], dtype="int64", lod_level=1)

emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[input_dim, emb_dim], is_sparse=True)

seq_conv = fluid.nets.sequence_conv_pool(input=emb, num_filters=hid_dim, filter_size=3, act="tanh", pool_type="sqrt")

chars = [[1,1],[2,2],[3,3]] 想请问如何先以字符为单元进行CNN得到每个词的词表示，之后再对词表示做其他操作