基于一种改进的Wide&Deep 文本分类在用户身份识别上的实践

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基于一种改进的 Wide&Deep 文本分类在用户身份识别上的实践

出处：mp.weixin.qq.com

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在互联网平台中，通常包含C端和B端两种客户。为了更好地服务C端用户，识别出用户身份十分重要。本文详细介绍了在用户身份识别过程中如何解决冷启动时少样本的问题，并比较了关键词匹配、XGBoost、TextCNN、改进的Wide & Deep在用户身分识别上的表现效果，其中改进的Wide & Deep模型相比使用关键词匹配在F1值上绝对提升了26.37%。

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xiaozi 于 2020-12-25 分享

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