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创建KD树时按照文章向量的每个特征维度的大小进行分割的。而余弦相似度是计算夹角。 比如:A(1,2)和B(1.1, 2.2)分到kD树的一个子区间,但是C(2,4)和A更加相似。

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要真说区别的话,一个是计算概率的方式,另一个就是模型本身作用不一样吧。N-gram应该只能做判断,比如正样本有两句:(我喜欢你,我喜欢他),负样本:(我讨厌你,我讨厌他)。然后给你个测试集(我喜欢电影),就可以判断为正样本。HMM首先也可以根据N-gram统计...

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    rnn_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size, state_is_tuple=True)     rnn_cell1 = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(rnn_cel...

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同输入数据的维度必须一样吗,我在网上看到一些例子,n_hidden=512, 输入数据是63维向量。结果我运行要报错,当n_hidden=63就对了。

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应该是吧,不是有个max target length的参数吗?设置这个参数就行吧?

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