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背景與智能場(chǎng)景背景與智能場(chǎng)景 背景與智能場(chǎng)景 背景與智 背景與 背景與 分析方 文本預(yù)處分 文本預(yù)處分詞結(jié)果："將""汽車""工程""和""完美 "融為一體 文本預(yù)處 支持繁體分支持自定義 源數(shù)據(jù)"家長(zhǎng)您好：旗幟數(shù)學(xué)本著提高學(xué)生成績(jī)的宗旨，新學(xué)期開課啦。招生電話：源數(shù)據(jù)"家長(zhǎng)您好：旗幟數(shù)學(xué)本著提高學(xué)生成績(jī)的宗旨，新學(xué)期開課啦。招生電話：完小西十分詞之后地址：五"家長(zhǎng)""您好""旗幟""數(shù)學(xué)""本著""提高""學(xué)生""成績(jī)""的 "宗旨 "新 "學(xué)期"開課""啦 "招生""電話""地址""五停用詞過濾"完小""西"十"家長(zhǎng) "您好""旗幟""數(shù)學(xué)""提高""學(xué)生""成績(jī)" "新 "學(xué)期""開課""招生 "地址 "五 "完小 "西 "十 文本預(yù)處 文本預(yù)處 基礎(chǔ)特 基礎(chǔ)特a1b.兩個(gè)語句的編輯距離: 基礎(chǔ)特n 基礎(chǔ)特s，那么該字符串的n-gramnsn 基礎(chǔ)特GN(s)GN(t)2GN(s)GNGN(s)表示字符串sn_garm以n=2GorbachevGorbechyovGo,orrb,ba,ac,ch,he,ev和Go,orrb,be,ec,ch,hy,yo,ov；n_garm距離為：8+9-2*4=9 詞向 one-hot“話筒”表示為[0001000000000000…][0000000010000000 詞向（用向 文本信息） 詞向“貓”對(duì)應(yīng)的向量為（0.10.20.3），“狗”對(duì)應(yīng)的向量為（0.20.20.4），“愛情”對(duì)應(yīng)的映射為例如：v(“國(guó)王 詞向其中，w??=(010)，是one-hot 詞向其中，w??=(010)，是one-hot 詞向size為{1*VV-dim與truelabel的one-hot 詞向 詞向 詞向 詞向 詞向 詞向 詞向gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences,size=100,window=5,min_count=5,min_count 詞向m*300 詞向另 式表示 RNN RNN LSTM LSTM LSTM LSTM輸 LSTM輸 LSTM LSTM LSTM 分析方SiameseSiameseNetwork有兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同，且共享權(quán)值的子網(wǎng)絡(luò)。分別接收兩個(gè)輸入X1與X2，將其轉(zhuǎn)換為向量 分析方Siamese 分析方SiameseE

x1x2 集成學(xué) 集成學(xué)本次賽題