我的IVR应用程序包含许多全局变量,这是不可避免的供应商提供的框架的副作用。因此,在很多情况下,变量在一个JSP上被赋予一个值,并且直到调用者深入应用程序的几个对话框之后才会再次被触及。<%--IVRAvenger 20100927 Issue#:12345: Keep track of what the caller entered. Used for multiple ID/ID change logic, further on. --%>
<assign name="gbl
我有一个评论数据集,分为7个产品类别。 首先,我使用TF-IDF (sklearn的tfidfvectorizer)创建了一个术语文档矩阵。这将生成一个n x m的矩阵,其中n表示我的数据集中的评论数量,m是特征的数量。在另一个实验中,我使用了谷歌新闻Word2Vec预训练嵌入(300维),并平均每个评论的所有单词向量。因此,每个评论由x个单词组成,每个单词都有一个300维向量。至于我在同一数据集上测试的其他分类器,它们在向量化的TF-IDF方法上都表现得更好。然而,KNN在word2vec上表现