- Python 3.6
- Pip 9.0.1
在NLP分类训练中，训练数据起着非常至关重要的作用，原本的训练数据带有典型的业务特性，下回去写爬虫，从电商弄点数据来做分类训练
- word2vec
- doc2vec
- RNN
- LSTM
- 二分类
- 多分类
a 形容词 (取英语形容词 adjective 的第 1 个字母。)
ad 副形词 (直接作状语的形容词，形容词代码 a 和副词代码 d 并在一起。)
ag 形容词性语素 (形容词性语素，形容词代码为 a，语素代码 ｇ 前面置以 a。)
an 名形词 (具有名词功能的形容词，形容词代码 a 和名词代码 n 并在一起。)
b 区别词 (取汉字「别」的声母。)
c 连词 (取英语连词 conjunction 的第 1 个字母。)
d 副词 (取 adverb 的第 2 个字母，因其第 1 个字母已用于形容词。)
df 副词*
dg 副语素 (副词性语素，副词代码为 d，语素代码 ｇ 前面置以 d。)
e 叹词 (取英语叹词 exclamation 的第 1 个字母。)
eng 外语
f 方位词 (取汉字「方」的声母。)
g 语素 (绝大多数语素都能作为合成词的「词根」，取汉字「根」的声母。)
h 前接成分 (取英语 head 的第 1 个字母。)
i 成语 (取英语成语 idiom 的第 1 个字母。)
j 简称略语 (取汉字「简」的声母。)
k 后接成分
l 习用语 (习用语尚未成为成语，有点「临时性」，取「临」的声母。)
m 数词 (取英语 numeral 的第 3 个字母，n，u 已有他用。)
mg 数语素
mq 数词*
n 名词 (取英语名词 noun 的第 1 个字母。)
ng 名语素 (名词性语素，名词代码为 n，语素代码 ｇ 前面置以 n。)
nr 人名 (名词代码n和「人(ren)」的声母并在一起。)
nrfg 名词*
nrt 名词*
ns 地名 (名词代码 n 和处所词代码 s 并在一起。)
nt 机构团体 (「团」的声母为 t，名词代码 n 和 t 并在一起。)
nz 其他专名 (「专」的声母的第 1 个字母为 z，名词代码 n 和 z 并在一起。)
o 拟声词 (取英语拟声词 onomatopoeia 的第 1 个字母。)
p 介词 (取英语介词 prepositional 的第 1 个字母。)
q 量词 (取英语 quantity 的第 1 个字母。)
r 代词 (取英语代词 pronoun的 第 2 个字母，因 p 已用于介词。)
rg 代词语素
rr 代词*
rz 代词*
s 处所词 (取英语 space 的第 1 个字母。)
t 时间词 (取英语 time 的第 1 个字母。)
tg 时语素 (时间词性语素，时间词代码为 t，在语素的代码 g 前面置以 t。)
u 助词 (取英语助词 auxiliary 的第 2 个字母，因 a 已用于形容词。)
ud 助词*
ug 助词*
uj 助词*
ul 助词*
uv 助词*
uz 助词*
v 动词 (取英语动词 verb 的第一个字母。)
vd 副动词 (直接作状语的动词，动词和副词的代码并在一起。)
vg 动语素
vi 动词*
vn 名动词 (指具有名词功能的动词，动词和名词的代码并在一起。)
vq 动词*
w 标点符号
x 非语素字 (非语素字只是一个符号，字母 x 通常用于代表未知数、符号。)
y 语气词 (取汉字「语」的声母。)
z 状态词 (取汉字「状」的声母的前一个字母。)
zg 状态词*