摘要：textRNN textRNN利用RNN循环神经网络解决文本分类问题 流程：embedding—>BiLSTM—>concat final output/average all output—–>softmax layer 一般取前向/反向LSTM在最后一个时间步长上隐藏状态，然后进行拼接，在经过一
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11 2021 档案
摘要：LSTM LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，是具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber提出，由于深度学习在2012年的兴起，LSTM又经过了若干代大牛的发展形成了比较系统且完整的LSTM框架，
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摘要：Doc2bow是封装于Gensim中的方法，主要是实现bow模型 bow模型（词袋）模型使用一组单词（无序）来表示一个句子 先根据语料构建词典 每个句子可以用词典长度的一维向量来表示，向量不关心单词出现的顺序，只表示该位置的单词在样本中出现的频率。 gensim.corpora.Dictionary
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摘要：推荐系统里用到了item-cf，系统总结下 基于物品的协同过滤，就是item-cf。 为什么没有用基于用户的协同过滤：相较于“物品”来说，用户量更大，将所有用户和推荐用户做对比，非常耗时。用户数远大于物品数，而且物品的变更频率不高，物品的相似度相对于用户的兴趣来讲比较稳定 ItemCF不是基于物品本
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