文章自动采集和发布(官方示例图模型架构可视化，你值得拥有！（上）)

　　文章自动采集和发布(官方示例图模型架构可视化，你值得拥有！（上）)

　　文章自动采集和发布分别采用了工具superrecord和openai团队开发的lastflow。自动编辑摘要和大多数摘要系统类似，也是通过特征提取->分词->词向量->词向量向量类似的过程实现。但由于词向量维度有限，常用的词向量方案有加权和word2vec。对于这种模型，为了满足更高维度的词向量，还要对数据做特征变换，导致结果损失不小。

　　openai团队很好的提出了一种有效的词向量解决方案。那就是real-timewordvectorgenerationfromdata，中文就是实时词向量。它提出了一个完全基于tensorflow的word2vec实现，其他工具只是沿用了它的改进。官方示例这个模型可以让你在windows和linux下训练和测试它，可以完全免费开源，并且保持了level-2的all-over-every-computer-or-computingsystem-debug。

　　官方示例图模型架构可视化如下图所示，以非常简单的方式实现了词向量，同时可以使用lstmnetwork来训练。以下是实验结果展示，我们把word2vec的训练时间平均分配给训练lstmnetwork的时间。训练平均花费了10分钟不到。训练不到一小时。所以，如果你需要训练这个模型，还是值得试一试的。机器学习qq群：144441514：吴恩达机器学习机器学习qq群：144441514：吴恩达机器学习。