matlab使用卷积神经网络对文本数据进行分类，为什么选用一维卷积神经网络

在处理文本数据时，通常采用的是一维卷积神经网络，这是因为文本数据是序列数据，它们的特点是每个输入都与前面和后面的输入相关联。

一维卷积神经网络可以从一维序列数据中提取有意义的特征，然后使用这些特征来进行分类或预测。在文本分类任务中，一维卷积神经网络通常用于提取单词或字符之间的局部关系，例如提取短语或句子中的重要特征。

相比于传统的循环神经网络，一维卷积神经网络的优点是计算速度快，特别是当输入序列较长时，它们的效率更高。此外，一维卷积神经网络可以捕捉局部特征，而循环神经网络则更适合捕捉全局特征，因此在一些文本分类任务中，一维卷积神经网络的表现可能更好。