Когда я использую CNN с встраиваемыми словами, CNN фильтрует области в n-мерном пространстве, которые важны для классификации классов. Использование предварительной обработки, такой как удаление стоп-слова и обработка паром, логически сокращает время обучения. А как насчет точности модели. Будет, это улучшилось? Потому что обычно CNN все равно должна фильтровать неважные слова.