建立text.cnn模型需要什么技术

建立text.cnn模型需要以下技术：

1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习架构，可以有效地处理文本数据。CNN在图像处理方面表现出色，但也可用于文本分类任务。

2.词嵌入（Word Embedding）：词嵌入是将单词映射到低维向量空间的技术。这种技术可以将文本数据转换为数字向量，方便神经网络处理。

3.池化层（Pooling Layer）：池化层用于降维和特征提取。在文本分类中，可以使用最大池化或平均池化来提取关键特征。

4.多层感知机（Multi-Layer Perceptron）：MLP是一种常见的深度学习架构，通常用于分类任务。在text.cnn模型中，可以使用MLP来进行最终的分类任务。

5.正则化（Regularization）：正则化可以防止模型过拟合，提高泛化能力。

6.优化器（Optimizer）：优化器可以帮助模型更快地收敛到最优解。在text.cnn模型中，可以使用Adam优化器或其他常见的优化器。