textcnn用于文本分类的伪代码

以下是TextCNN用于文本分类的伪代码：

输入：文本集合 X = {x1, x2, ..., xn}
       标签集合 Y = {y1, y2, ..., yn}
       
定义卷积核大小 k，卷积核数量 h，词向量维度 d，最大句子长度 maxlen

1. 对每个文本 x ∈ X 进行预处理，得到其词向量表示 X = {x1, x2, ..., xn}，其中 xi ∈ Rd 为长度为d的词向量

2. 对每个文本的词向量表示 X 构建一个宽度为 h，高度为 d 的卷积核，共 k 种不同的卷积核，即得到卷积核集合 K = {k1, k2, ..., k_k}，其中 ki ∈ R(h, d)

3. 对每个文本 x ∈ X，将其词向量表示 X 与卷积核集合 K 分别做卷积操作，得到卷积特征图 C = {c1, c2, ..., c_k}。其中 ci ∈ R(n, maxlen - k + 1) 表示第i个卷积核的卷积特征图

4. 对每个卷积特征图 ci ∈ C，取其最大值，得到最大池化特征 pi ∈ R(n, 1)

5. 将所有的最大池化特征 p = {p1, p2, ..., p_k} 拼接起来，得到文本 x 的特征表示 f(x) ∈ R(k, 1)

6. 将所有文本的特征表示 f(x) 输入到全连接层中，输出预测标签 y ∈ Y

7. 计算预测标签 y 与真实标签 y' 之间的损失函数，使用反向传播算法更新模型参数

以上就是TextCNN用于文本分类的伪代码。其中，文本集合 X 和标签集合 Y 是训练集的输入，最终输出预测标签 y。通过反向传播算法更新模型参数，不断迭代优化模型，最终得到一个能够准确预测文本分类的模型。