CNN（卷积神经网络）在自然语言处理（NLP）任务中展现出了强大的能力，尤其是在文本分类方面。以下为您简述文本分类中常见的 7 个基于 CNN 的模型。

1. 基础 CNN 模型

这是最基本的结构，通过卷积层和池化层提取文本的局部特征，然后使用全连接层进行分类。

2. 多通道 CNN 模型

引入多个卷积通道，每个通道可以关注文本的不同特征，如词向量、词性等，从而丰富特征表示。

3. 深度 CNN 模型

增加卷积层的数量，以提取更复杂和抽象的特征，提高模型的表达能力。

4. 宽卷积 CNN 模型

使用较大的卷积核宽度，以捕捉更广泛的文本上下文信息。

5. 空洞卷积 CNN 模型

通过控制卷积核的空洞率，在不增加参数量的情况下，扩大感受野，获取长距离依赖信息。

6. 注意力机制结合的 CNN 模型

引入注意力机制，让模型能够动态地关注文本中重要的部分，提高分类准确性。

7. 预训练语言模型结合的 CNN 模型

利用预训练的语言模型（如 BERT）的输出作为输入，再通过 CNN 进行微调，充分利用语言模型学习到的通用语言知识。

不同的 CNN 模型在不同的数据集和任务中表现各异。在实际应用中，需要根据数据特点和任务需求选择合适的模型架构，并进行适当的调整和优化。还可以结合其他技术，如数据增强、正则化等，进一步提升模型性能。

CNN 为文本分类任务提供了有效的解决方案，不断的研究和创新将推动其在 NLP 领域发挥更大的作用。