对比DCCNN和BiLSTM-CNN的结构

DCCNN 和 BiLSTM-CNN 都是用于文本分类的深度学习模型，它们的结构有所不同。DCCNN 是基于卷积神经网络（CNN）的文本分类模型，其主要特点是使用多层卷积操作汇聚文本中的局部特征，同时通过最大池化层选择最突出的特征，使模型能够学习到文本的语义信息。而 BiLSTM-CNN 则是结合了双向长短时记忆网络（BiLSTM）和卷积神经网络（CNN）的文本分类模型，其主要特点是使用 BiLSTM 模型获取文本的双向语义信息，同时通过 CNN 模型捕捉文本的局部特征，以得到更优的语义特征表示。