Hao Yin

看了下，因为登录信息失效了（时间长）。我又更新了cookie。

@Benjamin-git 加了一个全文检索的项，你可以试试

@linfanmz，你好，首先感谢你的建议。我是一名计算机在读学生，法律背景知识还是比较缺乏的。 我也曾考虑到简单的分词无法完全适应法律文书这种专业性较强的文本，这种领域适应性的分词研究也是我们组的一个研究点。关于你说的两个方向我也很赞同，我当初做这方面研究的初衷就是面向律师、法官等法律工作者，面向大众使用者还尚未考虑，不过应该也是一个很好的方向。 对于“对第一点,如何面向律师的搜索来得到一个近似值的判断,有一些简单的想法”，我非常欢迎与你进行沟通讨论，任何想法都可以通过邮箱[email protected]和交流、共同学习。最后再次感谢，祝好。

http://conll.cemantix.org/2012/data.html

@zhmfan 这是因为keras版本和keras_contrib版本不匹配，可以pip install keras==2.0.6 试试

@liueagle 试试windows系统下

不好意思，忘了说明了。我的代码基于py2.7+theano+keras1.2。@qchai @xxoxx

def Mem_Model2(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size): input_encoder_m = Sequential() input_encoder_m.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128, input_length=story_maxlen)) input_encoder_m.add(Dropout(0.5)) # output: (samples, story_maxlen, embedding_dim) # embed the question into a sequence of vectors question_encoder = Sequential() question_encoder.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=128, input_length=query_maxlen)) question_encoder.add(Dropout(0.5))...