一、情感分類方面
為了提高cnn情感分類的準確率，對cnn模型的輸入層進行改進，加入word2vec。
各個方案基於這樣的前提：
a. 經過上個星期除錯，當kernel_num=200, kernel_sizes=[3, 4, 5, 6, 7] 時準確率最高，所以下面所有改進都是基於此結論的基礎上的，達到的最高準確率。
b. 所用資料是老師提供的統一資料，2分類，訓練、開發、測試資料量比約為8：1：2
結果對比如下：
1）輸入：rand(隨機初始化) + 訓練過程：static
準確率：73.1%
2）輸入：rand(隨機初始化) + 訓練過程：nonstatic
準確率：74.4%
3）輸入：預訓練word2vec + 訓練過程：nonstatic
準確率：79.6%
4）輸入：預訓練word2vec（平滑處理） + 訓練過程：nonstatic
準確率：80.2%
二、關鍵字提取方面
看完了劉知遠老師的博士**-基於文件主題結構的關鍵字提取方法，在寫了一篇閱讀筆記。
三、pytorch coding group學習
週六去工大聽word2vec的報告，主要學習了兩種模型（cbow模型和skip-gram模型）、兩種加速方法（負取樣、層次化softmax），來訓練生成詞向量。
四、聽討論班王潛公升講圍棋ai相關知識
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