weixin_37461330的博客

1.Word2Vec：2.TextCNN：利用CNN（卷积神经网络）进行文本特征抽取，不同大小的卷积核分别抽取n-gram特征，卷积计算出的特征图经过MaxPooling保留最大的特征值，然后将拼接成一个向量作为文本的表示。这里我们基于TextCNN原始论文的设定，分别采用了100个大小为2,3,4的卷积核，最后得到的文本向量大小为100*3=300维。3.T.

我们为什么要收集数据呢？因为有些问题需要靠数据找出答案。从数据到答案的路上，充满了错误的开始和死胡同，经常是有意栽花花不发，无心插柳柳成荫。数据处理工作流往往是对阶段的迭代过程。数学模型：描述了数据不同部分之间的关系。特征：原始数据的数值表示。特征工程：是在给定数据、模型和任务的情况下设计出最合适的特征的过程。特征的数量也非常重要，如果没有足够的有信心量的特征，那么模型将不能完成最...