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在今天的头条新闻中用户在问题的中间有很多问题。为什么网站总是推荐一些重要问题？在这种情况下不同的人重复内容的含义。例如长尾关键词不同的人重复内容的含义。例如有些人正在寻找能够娱乐八卦的文章。但是这些文章确实是我们昨天看到的类似内容所以今天重复一遍。对于如何解决这些内容我们需要能够判断类似的文章看看他们的主题主题等然后根据这些做一些在线策略。

此外我们需要知道语义标记的特征及其可以使用的场景。请注意它们之间存在不同的级别和不同的要求。

作为分类的目标他能够涵盖所有方面。他希望网站中的每个视频都能被分类并且其实体系统要求更加准确。必须知道相同的名称或相同的内容或指定的人或事物。同样覆盖范围并不全面在概念系统中它主要解决了一些更精确但有些抽象的语义。这些是网站的初始分类。

目前隐式语义特征对推荐非常有帮助而语义标签需要不断标记新名词的新概念不断出现注释不断迭代。难度和资源投入远远大于隐含的语义特征。那你为什么需要语义标签呢？存在一些产品需求例如需要明确定义的类别的通道和易于理解的文本标签系统。语义标签的作用是检查公司NLP技术水平的试金石。

今天的标题推荐系统的在线分类使用典型的分层文本分类算法。在Root的顶部下面第一层的分类是一个很大的类别如技术体育金融娱乐体育然后细分为足球篮球乒乓球网球田径游泳.国际足球中国足球中国足球也细分为中超国家队..与单独的分类器相比采用分层文本分类算法可以更好地解决数据偏差问题。有一些例外。如果你想改善召回你可以看到我们已经连接了一些飞行线。这组体系结构很常见但是根据问题的难度每个元分类器都可以是异构的。有些SVM运行良好有些必须与CNN结合有些必须与RNN结合使用。