初学者求lstm+cnn/tensorflow代码？｜New beginner for "lstm+cnn/tensorflow" about qa-deep-learning HOT 8 OPEN

这是我试着写的，希望能帮到你https://github.com/pcgreat/insuranceQA-cnn-lstm/tree/master/lstm_cnn/tensorflow

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tf版本的lstm+cnn的代码,怎么还是cnn的代码啊?@ pcgreat

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@chenzhi1992 抱歉，上传代码的时候弄错了，现在更正了

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你的lstm+cnn 大概训练多少step后loss收敛?我训练到1000step,acc一直在0.1到0.2之间.@pcgreat
@ pcgreat

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cnn/tensorflow/insqa_cnn 中：
with tf.name_scope("accuracy"):
self.correct = tf.equal(zero, self.losses)
self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(self.correct, "float"), name="accuracy")
这几行不足以评估模型的好坏吧，只是统计训练数据中“一个正确答案跟一个错误答案”选对正确答案的比例。。

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cnn/tensorflow/insqa_train 中，模型评估的方法dev_step（）中，实际上只评估了20条数据吧。
为什么不是直接所有答案的向量计算出来，，然后对于新的问题，计算向量，匹配所有答案向量，得到最佳答案，跟真实的答案比较得到准确率呢？？
现在这样写有什么好处？？

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