机器学习中评价指标有哪些（）

DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。

LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种（）。

（）是一种基于树结构进行决策的算法。

传统GBDT以（）作为基分类器

OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是（）。

（）城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

语音是一种典型的（）数据。

循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难

命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体，如果用1来标注人名，0标注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中，Potter、and这两个单词应该标注为：

自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：