句子分类是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，它在文档分类、垃圾邮件过滤和情感分析等多个领域有着广泛的应用。在这个任务中，每个句子都会被归类到一个特定的类别中。例如，问题“亚伯拉罕·林肯是谁？”会被标记为“人物”类别。本文将使用一个在线的问答数据库，每个问题都会根据其内容被贴上相应的标签。
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它由多个层组成，包括卷积层、池化层和全连接层。这些层共同协作，使得CNN能够识别图像中的模式。在文本处理中，CNN通过一维卷积操作来处理句子。卷积层通过在输入数据上滑动一组权重（滤波器），并产生输出。这些权重覆盖输入数据的一小部分，并在多个维度上展开（例如，图像的宽度和高度）。CNN通过共享权重来形成输出，通过滑动这组小权重来覆盖所需的维度。如果卷积滤波器中的模式在图像的某个区域存在，卷积操作将为该位置产生高值输出；否则，输出值较低。通过卷积整个图像，得到的矩阵指示了模式在特定位置的存在与否。
为了更好地理解这个过程，来看一个例子。假设有以下三个句子：
Bob和Mary是朋友。
Bob踢足球。
Mary喜欢在合唱团唱歌。
第三个句子的单词数量最多，因此设n=7。现在，对这些单词进行One-Hot编码，共有13个不同的单词（k=13）。例如，Bob的编码为[1,0,0,...,0]，and的编码为[0,1,0,...,0]，以此类推。对于这三个句子，将得到一个三维矩阵，尺寸为3*7*13。
如果一次只处理一个句子，那么将有一个n*k的矩阵，其中n是句子中每个单词的数量（填充后），k是单个单词的维度。在上面的例子中，这将是7*13。定义一个大小为m*k的权重矩阵，其中m是一维卷积操作的滤波器大小。通过将输入x（大小为n*k）与权重矩阵W（大小为m*k）进行卷积，将产生一个大小为l*n的输出h。
池化操作的目的是降采样来自前述平行卷积层的输出。假设上一个层的输出h的大小为q*n，那么池化层将给出一个大小为q*l的输出h'。池化层通过选择每个区域的最大值来降低数据的维度，这有助于减少计算量并提取重要特征。
首先，定义输入和输出。一批句子将作为输入，将使用One-Hot编码的词向量来表示单词。然后，定义三个不同大小的一维卷积层，每个层都有其对应的偏置。
sent_inputs = tf.placeholder(shape=[batch_size, sent_length, vocabulary_size], dtype=tf.float32, name='sentence_inputs')
sent_labels = tf.placeholder(shape=[batch_size, num_classes], dtype=tf.float32, name='sentence_labels')
接着，计算每个卷积层的输出，并使用ReLU激活函数。然后，对每个卷积层的输出进行最大池化，以得到每个层的单个标量值。
h1_1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv1d(sent_inputs, w1, stride=1, padding='SAME') + b1)
h2_1 = tf.reduce_max(h1_1, axis=1)
w_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([len(filter_sizes), num_classes], stddev=0.5, dtype=tf.float32), name='weights_fulcon_1')
b_fc1 = tf.Variable(tf.random_uniform([num_classes], 0, 0.01, dtype=tf.float32), name='bias_fulcon_1')
logits = tf.matmul(h2, w_fc1) + b_fc1
predictions = tf.argmax(tf.nn.softmax(logits), axis=1)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=sent_labels, logits=logits))
optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=0.01, momentum=0.9).minimize(loss)