数据处理请问

[Mariobai]

W = tf.Variable(tf.random_uniform([62, 5], minval=-math.sqrt(6/(3position_size+3embedding_size)), maxval=math.sqrt(6/(3position_size+3embedding_size))), name="W") 这几行代码的功能是为了干什么啊？

[darrenyaoyao]

您好： 這是用來初始化參數的。但現在初始化參數的方式也有很多種了，不一定要用我這種方法。我這種方式是Xavier initialization。 Mario notifications@github.com於 2018年1月14日 週日，下午3:35寫道：

W = tf.Variable(tf.random_uniform([62, 5], minval=-math.sqrt(6/(3position_size+3embedding_size)), maxval=math.sqrt(6/(3position_size+3embedding_size))), name="W") 这几行代码的功能是为了干什么啊？

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[Mariobai]

W = tf.Variable(tf.random_uniform([62, 5]）这里的62和5，分别表示的是什么啊？

self.input_x_p1 = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_p1) self.input_x_p2 = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_p2) 那位置向量为什么要去W中找呢？它的值应该是一个固定整数值啊，距离两个实体之间的相对距离。

pooled = tf.nn.max_pool( h, ksize=[1, sequence_length - filter_size + 1, 1, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID', name="pool") 还有这里的ksize=[1, sequence_length - filter_size + 1, 1, 1], ksize中的sequence_length - filter_size 表示的是什么意思啊？

[Mariobai]

您好，我想问一下，我在使用你的模型时，在进行预测的时候，模型的给出的预测值，总是一个固定值，没有变化，我想请问一下，这个是什么问题。

[darrenyaoyao]

您好： 這個問題，看起來是代碼裡有bug，可能是輸入的值錯了，導致每次輸出都一樣。可以再檢查一下，你是直接用我的程式碼嗎？ Mario notifications@github.com於 2018年3月1日 週四，下午4:42寫道：

您好，我想问一下，我在使用你的模型时，在进行预测的时候，模型的给出的预测值，总是一个固定值，没有变化，我想请问一下，这个是什么问题。

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[Mariobai]

还有DataManager.py文件中for i, w in enumerate(words): a = i-l1 b = i-l2 if a > 30: a = 30 if b > 30: b = 30 if a < -30: a = -30 if b < -30: b = -30 p11.append(a+31) p22.append(b+31) 这个地方是求每个词距离实体之间的相对位置，为什么要加上31？还要上面的30是什么意思啊？如果我的句子长度变化了，这个地方的值应该怎么变动？

[mzj123456]

您好！我想问一下 self.input_x_p1 = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_p1) self.input_x_p2 = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_p2) 位置向量为什么要去W中找呢？

[weilonghu]

您好！我想问一下，您们提供的训练集含有570088条句子，而论文中说只有522611条句子，并且train.txt和test.txt还有相同的实体关系对。请问您们做了处理吗？

[ZhixiuYe]

@knightBoy @darrenyaoyao +1