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OpenTag2019模型是有2个输入的，一个输入是title，另一个是attribute；文章中描述的是把title比作context，attribute比作query，用query去context里面寻找答案；比如你举的例子中，title是“女童网面透气运动2019夏季新款韩版"，分别用attribute= "性别“、”季节“、”年份"输入，通过attention机制和语义信息，模型会分别提取出属性值“女童”、“夏季”、“2019”

内存大概要60g左右，12核2.1G主频的服务器要16小时左右

嗯，思路是这样的，提升不多可能是和你现有的特征有重复了吧，这个我也不好说。其实平滑的部分可以用另一种方式代替，即曝光次数较少的appID，点击率直接置为缺失值就好，平滑主要是考虑点击次数较少的appID会出现转化率很大，但是具体曝光次数阈值设置多少要看数据分布