回答结果如何输出 about insuranceqa-corpus-zh

[hailiang-wang]

参考 https://github.com/Samurais/insuranceqa-corpus-zh/blob/release/deep_qa_1/network.py#L142

[hailiang-wang]

例如：

    def predict(self, text, seg = True):
        '''
        predict a text
        '''
        v = corpus.v(text, seg = seg)
        if len(v) > 0:
            return np.argmax(self.feedforward(np.reshape(v, (self.input_layer_size, 1))))
        else:
            return 1

就是将输入的query转化成向量，再做前向网络的计算。

[dengqiqi123]

不明白是怎么做问答输出的？predict预测出来是0 和 1

[MrRace]

例如：

    def predict(self, text, seg = True):
        '''
        predict a text
        '''
        v = corpus.v(text, seg = seg)
        if len(v) > 0:
            return np.argmax(self.feedforward(np.reshape(v, (self.input_layer_size, 1))))
        else:
            return 1

就是将输入的query转化成向量，再做前向网络的计算。

这里的text是指原始的问句吧，然后你这里仅仅示意分词和矢量化。请问对于一个新输入的问句此时构建input也是需要添加<GO>吗？或者是直接只要PAD就可以？

[Sunwc0]

这就是个文本分类的网络把，输出救俩类