模型结构很简单，文本输入x，先进行embedding，然后将整句话的每个单词向量计算平均值，最后接fc+softmot进行分类。官方论文中的关键点： 1）不使用预训练word2vec，直接利用标签样本进行学习词嵌入矩阵，也许是因为我们最终要通过对词向量做平均得到句向量，所以不追求单个词向量性能？ 2）fc隐层输出可作为句向量，供其他任务使用；