NLP到word2vec實戰班視訊截圖3---Word2vec實戰和kaggle案例分析
是用全量資料訓練還是採用領域內的樣本（數量足夠大的話），領域內的更有效
語料處理和模型構建
標點去不去掉要看不同場合
針對one-hot的特徵，樹模型其實不太合適
一句話中每個詞都對應一個N維的向量，這句話的向量就是各個詞向量的average。但這種方式比較粗暴，結合tfidf藉助外部的語料判斷哪些詞更重要也許效果會好些，對重要的詞賦予更重要的權重。
LSTM效果會比SVM好些
比如把電商客戶的瀏覽路徑看作是句子分詞後的sequence，送入word2vec模型中訓練一個300維（一般300維可以用了）的向量，這個效果比協同過濾的召回率高。
一個例子
這個project的地址
案例中的程式碼後續補齊
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