cnn可以用于自然语言处理吗

是的，CNN可以用于自然语言处理。

在自然语言处理中，CNN主要用于文本分类和文本情感分析等任务。CNN的输入可以是单词序列或字符序列，每个单词或字符通常表示为一个向量，然后将这些向量组合成一个矩阵作为CNN的输入。CNN通过卷积操作来提取输入矩阵中的局部特征，然后将这些特征传递给池化层来减少特征维度，最后通过全连接层将特征映射到对应的输出类别。

在CNN中，卷积核的大小和数量是需要调参的关键因素之一。对于自然语言处理任务，通常使用较小的卷积核，例如2或3个单词，以便捕捉文本中的局部特征。此外，可以使用不同大小的卷积核来提取不同范围的特征，以进一步提高模型的性能。

总体而言，CNN在自然语言处理中的应用效果非常好，已经在多个文本分类和情感分析任务中取得了优异的表现。