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使用了数据集中词语级别的问题 title 和问题描述的信息以及词语级别的 embedding 向量。
将词语级别的问题 title 和问题描述拼接在一起，取前200个词作为训练数据，生成 pad sequences 和 embedding matrix。
使用了两种 CNN 模型，通过使用不同的 kernel size 来建模不同距离的关系。
模型1：训练的问题数据通过 embedding 层后，分别输入不同 kernel size（1~8）的卷积层；每个卷积层输出经过 GlobalAveragePooling1D 池化层压缩；然后输入一个大小为1500的 Dense 层；最后通过大小为1999，activation 为 softmax 的 Dense 层输出对不同标签的预测结果；取 top 5 作为预测标签。5 fold 单模型得分为 0.406+。
模型2：和模型1结构基本一致，只是将 embedding 层 trainable 设置为 true。5 fold 单模型得分为 0.413+。
将两个模型预测结果简单求和，然后取 top 5 标签作为最终预测结果，得分为 0.416+。
Keras 2.0.3, Tensorflow 1.0.0, Windows 10
generate_data.py 生成用于输入模型的 train/test pad sequences 和 embedding matrix。
generate_labels.py 生成用于训练模型的 label 数据，维度为1999（全部标签数）。1 表示问题属于该标签，0 反之。
model_cnn_0.py 训练模型1
model_cnn_1.py 训练模型2
make_submission.py 生成提交文件，取 top 5 的标签作为预测标签
utils.py 小工具