具体的网络结构可以参照我的前一篇博客基于RNN的文本分类模型（Tensorflow）考虑到在实际应用场景中，数据有可能后续增加，另外，类别也有可能重新分配，比如银行业务中的[取款两万以下]和[取款两万以上]后续可能合并为一类[取款]，而重新训练模型会浪费大量时间，因此我们考虑使用迁移学习来缩短训练时间。即保留LSTM层的各权值变量，然后重新构建全连接层，即图中的Softmax层。   ...

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