功能：生成卷积核，对输入层进行卷积，产生输出的tensor。
比较重要的几个参数是inputs, filters, kernel_size，下面分别说明
inputs : 输入tensor， 维度(None, a, b) 是一个三维的tensor
None ： 一般是填充样本的个数，batch_size
a ： 句子中的词数或者字数
b : 字或者词的向量维度
filters : 过滤器的个数
kernel_size : 卷积核的大小，卷积核其实应该是一个二维的，这里只需要指定一维，是因为卷积核的第二维与输入的词向量维度是一致的，因为对于句子而言，卷积的移动方向只能是沿着词的方向，即只能在列维度移动
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说明： 对于一个样本而言，句子长度为6个字，字向量的维度为8
filters=5, kernel_size=3， 所以卷积核的维度为3*8
那么输入6*8经过3*8的卷积核卷积后得到的是4*1的一个向量(4=6-3+1)
又因为有5个过滤器，所以是得到5个4*1的向量
参考：https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/84066928