设计一个复杂的textCNN模型

TextCNN是一种经典的卷积神经网络模型，主要用于文本分类任务。下面是一个较为复杂的TextCNN模型设计：

1. Embedding Layer：将输入的文本序列中的每个词转换成固定长度的向量表示，这里可以使用预训练的词向量模型，如GloVe、Word2Vec等。

2. Multi-Channel Convolutional Layer：采用多个通道的卷积层，每个通道使用不同的卷积核对Embedding Layer输出的向量序列进行卷积操作，得到一组新的特征图。这里可以设置多个卷积核大小和通道数，每个通道可以设置多个卷积核，得到多个不同长度的特征图。

3. Max Pooling Layer：对每个特征图进行最大池化操作，得到每个特征图的最大值，汇总成一个固定长度的特征向量。

4. Concatenation Layer：将所有的特征向量拼接起来，得到一个更高维度的特征向量。

5. Highway Network Layer：对拼接后的特征向量进行高速公路网络操作，得到一组新的特征向量。

6. Dropout Layer：为了防止模型过拟合，对高速公路网络输出的特征向量进行dropout操作。

7. Fully-Connected Layer：将dropout后的特征向量输入到一个全连接层中，进行分类操作。

8. Softmax Layer：对全连接层的输出进行softmax操作，得到每个类别的概率输出。

9. Loss Function：使用交叉熵等损失函数进行训练，更新模型参数。

这个模型具有较高的复杂度，但可以达到较好的分类效果。当然，这只是一个基本的框架，根据实际任务需要进行调整和优化。