# DATA_MINING_201804
第六届泰迪杯数据挖掘竞赛C题 三等奖
[比赛更多详情](http://www.tipdm.org/bdrace/tzjingsai/20170921/1253.html#sHref)
data文件夹里为题目数据
参考资料文件夹里为准备的参考资料
支撑材料文件夹里为程序与处理的数据
## 基于LSTM问答系统模型
利用Python对所给的数据进行预处理,预处理主要从三个方面进行:分词、去除停用词和训练词向量。将问题、回答与标签进行排列,排列为(Q,A,L)格式。
根据预处理的词向量,建立了一个索引词典,将问题和答案转换为索引表示。然后,借助基于tensorflow的Keras平台搭建出LSTM的双输入单输出的深度网络模型,使用预训练的词向量作为嵌入层参数,将问题和答案的索引列表分别输入到模型中进行训练。
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2018年泰迪杯数据挖掘竞赛.zip (27个子文件)
资料总结
参考资料
2015_SIGIR_Severyn_LearningRankShort.pdf 654KB
1802.08988.pdf 365KB
5396ee05ly1flsooayomcj214t8suhdu.jpg 929KB
1711.06788.pdf 2.25MB
e234a2b515ecaa982af4134a47e0b0297ad7.pdf 664KB
5e58d0d43f34525f995cc00fe57341537cb1b88e.pdf 754KB
D13-1061.pdf 373KB
.gitattributes 66B
data
C题全部数据
train_data_complete.rar 41.32MB
C题部分数据
submit_sample.txt 17KB
test_data_sample.json 555KB
train_data_sample.json 28.76MB
支撑材料
201800443+泰迪杯c题
201800443+泰迪杯c题.doc 416KB
data
ans_train.rar 42.09MB
final_lstm_model.json 5KB
test_data_complete_done.rar 26.87MB
final_lstm_model.rar 79.81MB
stopwords.txt 13KB
test_pre.py 4KB
train_vec.py 3KB
read_write.py 552B
mainLSTM.py 5KB
dataproc.py 2KB
ans_train_jieba.txt 25.56MB
题目.pdf 314KB
论文.pdf 810KB
README.md 871B
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妄北y
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