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text_classification/README.md

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 ## 实验数据
 本例子的实验在IMDB数据集上进行。IMDB数据集包含了来自IMDb（互联网电影数据库）网站的5万条电影影评，并被标注为正面/负面两种评价。数据集被划分为train和test两部分，各2.5万条数据，正负样本的比例基本为1:1。样本直接以英文原文的形式表示。
 
-## DNN模型结构
+## DNN模型
+
 #### DNN的模型结构入下图所示：
 
 <p align="center">
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 #### 可以看到，模型主要分为如下几个部分：
 
 - **embedding层**：IMDB的样本由原始的英文单词组成，为了方便模型的训练，必须通过embedding将英文单词转化为固定维度的向量。  
+
 - **max pooling**：max pooling在时间序列上进行，pooling过程消除了不同语料样本在单词数量多少上的差异，并提炼出词向量中每一下标位置上的最大值。经过pooling后，样本被转化为一条固定维度的向量。  
-- **全连接隐层**：经过max pooling后的向量被送入一个具有两个隐层的DNN模型，隐层之间为全连接结构。  
+
+- **全连接隐层**：经过max pooling后的向量被送入一个具有两个隐层的DNN模型，隐层之间为全连接结构。
+
+
 - **输出层**：输出层的神经元数量和样本的类别数一致，例如在二分类问题中，输出层会有2个神经元。通过Softmax激活函数，我们保证输出层各神经元的输出之和为1，因此第i个神经元的输出就可以认为是样本属于第i类的预测概率。
 
 #### 通过Paddle实现该DNN结构的代码如下：
@@ -59,5 +64,50 @@ def fc_net(input_dim, class_dim=2, emb_dim=256):
     return cost, output
 
 ```
-该DNN模型默认对输入的语料进行二分类（`class_dim=2`），embedding的词向量维度默认为256(`emd_dim=256`)，两个隐层均使用Tanh激活函数（`act=paddle.activation.Tanh()`）。  
+该DNN模型默认对输入的语料进行二分类（`class_dim=2`），embedding的词向量维度默认为256(`emd_dim=256`)，两个隐层均使用Tanh激活函数（`act=paddle.activation.Tanh()`）。
+
 需要注意的是，该模型的输入数据为整数序列，而不是原始的英文单词序列。事实上，为了处理方便我们一般会事先将单词根据词频顺序进行id化，即将单词用整数替代。这一步一般在DNN模型之外完成。
+
+##CNN模型
+
+####CNN的模型结构如下图所示：
+
+<p align="center">
+<img src="images/cnn_net.png" width = "90%" align="center"/><br/>
+图2. CNN文本分类模型
+</p>
+
+#### 可以看到，模型主要分为如下几个部分:
+
+- **embedding层**：与DNN中embedding的作用一样，将英文单词转化为固定维度的向量。如图2中所示，将embedding得到的词向量定义为行向量，再将语料中所有的单词产生的行向量拼接在一起组成矩阵。假设embedding_size=5，语料“The cat sat on the read mat”包含7个单词，那么得到的矩阵维度为7*5。
+
+- **卷积层**： 文本分类中的卷积在时间序列上进行，即卷积核的宽度和embedding得到的矩阵一致，卷积验证矩阵的高度方向进行。假设卷积核的高度为h，矩阵的高度为N，卷积的step_size为1，则卷积后得到的feature map为一个高度为N+1-h的向量。可以同时使用多个不同高度的卷积核，得到多个feature map。
+
+- **max pooling**: 对卷积得到的各个feature map分别进行max pooling操作。由于feature map本身已经是向量，因此这里的max pooling实际上就是简单地选出各个向量中的最大元素。各个最大元素又被并置在一起，组成新的向量，显然，该向量的维度等于feature map的数量，也就是卷积核的数量。
+
+- **全连接与输出层**：将max pooling的结果通过全连接层输出，与DNN模型一样，最后输出层的神经元个数与样本的类别数量一致，且输出之和为1。
+
+#### 通过Paddle实现该CNN结构的代码如下：
+
+```python
+import paddle.v2 as paddle
+
+def convolution_net(input_dim, class_dim=2, emb_dim=128, hid_dim=128):
+    data = paddle.layer.data("word",
+                             paddle.data_type.integer_value_sequence(input_dim))
+    lbl = paddle.layer.data("label", paddle.data_type.integer_value(2))
+
+    emb = paddle.layer.embedding(input=data, size=emb_dim)
+    conv_3 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
+        input=emb, context_len=3, hidden_size=hid_dim)
+    conv_4 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
+        input=emb, context_len=4, hidden_size=hid_dim)
+    output = paddle.layer.fc(
+        input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act=paddle.activation.Softmax())
+
+    cost = paddle.layer.classification_cost(input=output, label=lbl)
+
+    return cost, output
+```
+
+该CNN网络的输入数据类型和前面介绍过的DNN一致。`paddle.networks.sequence_conv_pool`为Paddle中已经封装好的带有pooling的文本序列卷积模块，`context_len`参数用于指定卷积核在同一时间覆盖的文本长度，也即图2中的卷积核的高度；`hidden_size`用于指定该类型的卷积核的数量。可以看到，上述代码定义的结构中使用了128个大小为3的卷积核和128个大小为4的卷积核，这些卷积的结果经过max pooling和结果并置后产生一个256维的向量，向量经过一个全连接层输出最终预测结果。