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来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-24引言    继续两篇文章分享，第一篇主要是卡耐基梅陇大学针对亚马逊平台上问题重复回答的痛点，提出了基于评论的QA模型任务，即利用先前对某一产品的问答，QA系统自动总结出一个答案给客户。第二篇，为有

原文链接：https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7772561.html原文地址：https://www.cnblogs.comucwxb/p/10277217.html https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7772561.html

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-24引言    本文共计两篇paper，第一篇主要针对常规的句子向量表示需要占用大量内存的问题，创新性的采用二值化来表示句子向量从而减少资源消耗，提高低配资源平台的适用性。第二篇，主要从不同类型的反馈

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我想知道是否有人可以通过代码片段来帮助我,该代码片段演示了如何使用特征频率方法而不是特征存在来训练朴素贝叶斯分类器.我认为下面第6章linktext中所示的是指使用FeaturePresence(FP)创建一个特征集–defdocument_features(document):document_words=set(docume

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  在文章NLP（十五）让模型来告诉你文本中的时间中，我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测，在本文中，我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型。  在kashgari的官方文档中，已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了，网址为：https://kashg