1 TF-IDF TF-IDF是英文Term Frequency–Inverse Document Frequency的缩写，中文叫做词频-逆文档频率。 一个用户问题与一个标准问题的TF-IDF相似度，是将用户问题中每一词与标准问题计算得到的TF-IDF值求和。计算公式如下： TF-IDF算法，计算较快，但是存在着缺点，由于它只考虑词频的因素，没有体现出词汇在文中上下文的地位，因此不能够很好的突出语义信息。 import numpy as np class TF_IDF_Model(object): def __init__(self, documents_list):

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介绍完LSTM算法的原理之后，自然要了解如何训练LSTM网络。与前馈神经网络类似，LSTM网络的训练同样采用的是误差的反向传播算法（BP），不过因为LSTM处理

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