文章目录

0 简介
1 项目架构
2 项目的主要过程
- 2.1 数据清洗、预处理
- 2.2 分桶
- 2.3 训练
3 项目的整体结构
4 重要的API
- 4.1 LSTM cells部分：
- 4.2 损失函数：
- 4.3 搭建seq2seq框架：
- 4.4 测试部分：
- 4.5 评价NLP测试效果：
- 4.6 梯度截断，防止梯度爆炸
- 4.7 模型保存
5 重点和难点
- 5.1 函数
- 5.2 变量
6 相关参数
7 桶机制
- 7.1 处理数据集
- 7.2 词向量处理seq2seq
- 7.3 处理问答及答案权重
- 7.4 训练&保存模型
- 7.5 载入模型&测试
8 最后

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