《表4 模型中的参数设置》

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《面向问答文本的属性分类方法》

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实验中，先使用CoreNLP（2）工具对问题文本和答案文本进行句子切分；再使用Jieba（3）工具来进行文本中文分词。使用深度学习框架Keras（4）进行LSTM网络和CNN网络的搭建。在使用基于LSTM网络与CNN网络的分类器时，词语特征用词向量来表示。具体而言，利用python的gensim（5）库对淘宝的问答文本进行词向量模型的生成，并使用该词向量进行所有神经网络模型的实验。考虑到实验性能等因素，词向量维度设为200。实验模型各参数如表4所示。