class BaseConfig():"""General configurations appiled to all models"""num_epochs = 2   #迭代次数num_batches_show_loss = 100  # Number of batchs to show lossnum_batches_validate = 1000   # Number of batchs to check metrics on validation datasetbatch_size = 128          # 一个batch里几个句子learning_rate = 0.0001    # 学习率num_workers = 4  # Number of workers for data loading  根据你的CPU数量有关num_clicked_news_a_user = 50  # Number of sampled click history for each usernum_words_title = 20  #一个标题有几个单词num_words_abstract = 50  #一个摘要有多少个单词word_freq_threshold = 1  #单词频度的阈值,多少才能认为是感兴趣的单词entity_freq_threshold = 2  #实体频度阈值,多少才能认为是感兴趣的实体entity_confidence_threshold = 0.5  #实体置信度阈值,多少才能被认为是有用的实体negative_sampling_ratio = 2  # K  #消极样本取样率dropout_probability = 0.2     #dropout 防止过拟合# Modify the following by the output of `src/dataprocess.py`num_words = 1 + 101220   #单词量num_categories = 1 + 295 #类别数量num_entities = 1 + 21842  #实体数量num_users = 1 + 711222   #用户数量word_embedding_dim = 300  #单词嵌入维度category_embedding_dim = 100  #类别嵌入维度# Modify the following only if you use another datasetentity_embedding_dim = 100  #实体嵌入维度# For additive attentionquery_vector_dim = 200   #查询向量维度

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