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1、减少参数量，使得训练更加容易，减少训练难度2、它有助于将模型应用于不同长度的示例。在读取序列时，如果RNN模型在训练期间的每个步骤使用不同的参数，则不会将其推广到看不见的不同长度的序列。通常，序列会根据整个序列的相同规则进行操作。“星期一下雪了”“星期一在下雪”虽然细节在序列的不同部分中，但这两个句子的含义相同。参数共享反映了我们在每一步都执行相同任务的事实，因此，我们不必在句子的每一点都重新学习规则。为什么LSTM(Long Short-Term Memory)为什么叫长短期记忆网络。

什么是特征提取？介绍三种特征提取方法：分别对应字典特征提取（DictVectorizer）以及文本特征提取（CountVectorizer、TfidfVectorizer）1、特征提取API：import sklearn.ferture_extraction import *2、字典类型特征提取作用：对字典数据进行特征值化，将处理数据的技巧叫做”one-hot“编码：sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)DictVe

Github链接: https://codechina.youkuaiyun.com/mirrors/goto456/stopwords?utm_source=csdn_github_accelerator.百度网盘链接: 链接：https://pan.baidu.com/s/1IymQIjph3Ro_bbkizkapJg提取码：1568 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦...