AI_challenger_sentiment_analysis_2rd_基於N-BiSRU的分類方法
這篇文章整理自新聞紀實 | AI Challenger2018情感分析賽道亞軍PPT分享，僅作個人筆記使用。 Dropwords和閾值調整。 1.問題建模 採用多任務學習主要是考慮了時間和空間上的效率；除此之外通過特徵共享可以降低過擬合風險。分別訓練20個分類模型可能能得到更好的模型，並且模型建立的過程會相對簡潔一些。 2.模型基本架構 總體結構 共享層包含了詞表示層和N-BiSRU；而獨佔層包含
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