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VS 基于檢索的基于生成模型的 基于檢索的口典型的是seq2seq口以前者為主(可控度高) 口LogicClosestMatchClosestMeaningTimeLogic 詞+word2vec無法捕獲整句話語 口我們需要正樣本(正確的回答和負(fù)樣本(不對(duì)的回答Loss 口 ·訓(xùn)練集口 口 ·訓(xùn)練集 口 ·驗(yàn)證/測(cè)試集 口 詳見ipython 基線模型：random Query和Response都是經(jīng)過分詞和embedding映射的。初分詞且向量化的Query和Response經(jīng)過相同的RNN(wordby 損失函數(shù)：二元的交叉熵(binarycross-entropy)函數(shù)/對(duì)數(shù)損失函數(shù)?；叵脒壿嫽貧w，交叉熵?fù)p失值為Ly*ln(y')1y*ln(1y') =-使得損失函數(shù)的值越??；反之亦然
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