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word_vectors = skflow.ops.categorical_variable(X, n_classes=n_words,
            embedding_size=EMBEDDING_SIZE, name='words')

word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3)

这是关于卷积文本分类的 skflow 示例

当我调试这段代码时，我无法解释它是如何工作的。如何使用预训练的词嵌入来代替它？

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