2019獨角獸企業重金招聘Python工程師标準>>>
emm。。。補上次第二周的坑，這是第一周的内容，第二周的連結：https://my.oschina.net/DDigimon/blog/1622301
本次GitHub位址：https://github.com/qiangzi11hao/Semantic-Textual-Similarity
直接上圖：
總結吧。。。在資料量那麼小的資料集上做dl真的是失了智。。。教訓吧。。。還不如一堆分類器聯合。。。最後一層能不能改成boost勒。。。感覺這樣想有點死循環？嗯，什麼情況該什麼算法還是要搞清楚。不過以前對相似度打分内心小聲bb就是不過就是cos餘弦值嘛，這次閱讀了别人的文獻才發現就算餘弦值的變化也能做出很大改進。另外，如果隻用他提到的相似度評分居然分數一下就是0.79，直接秒掉沒有做精細化處理的普通模型了。。。 另外參考論文：http://nlp.arizona.edu/SemEval-2017/pdf/SemEval025.pdf
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