规则学习的目标是产生一个能覆盖尽可能多的样例的规则集，最直接的做法是()

从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。

k-means机器学习算法是无监督学习算法

Glove可使用ngram、subword等细粒度信息。

fasttext利用了全局范围的词相关性。

embedding就是独热。

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多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。 下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择？

假设一个具有 3 个神经元和输入为 [1, 2, 3] 的简单 MLP 模型。输入神经元的权重分别为 4, 5 和 6。假设激活函数是一个线性常数值 3 (激活函数为：y = 3x)。输出是什么？

 深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？

. 混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？