title: 如何用深度学习更好的的解一个短文本相似度计算问题？
desc: 题主是一个社会新鲜人，在一个在线教育领域相关的公司工作。目前工作有一个机器学习的任务达到了瓶颈，想要从问答社区大神这里汲取一些能量。<br> 具体的问题是这样的：1.目标是计算两道题目的相似度（一个题目就是一个短文本字符串）2.具有千万级的训练数据 3.目前的方法主要是：采用原有常见的文本相似度方法来计算得到特征，例如余弦相似度欧氏距离lcs等，目前一共有约40-50个特征，使用的模型是svmgbdt等传统的机器学习模型。目前准确率约96召回率35左右，大神能帮想想办法进一步提升么。给点思路也行，或者说下深度学习能否有更合适的建模或者特征选取的方法？
topic: 机器学习
content: 1. 可以考虑分词之后计算词语的word2vec向量后，计算两条短文本之间的Word Mover's Distance httpproceedings.mlr.pressv37kusnerb15.pdf 2. 可以考虑主题模型，比如LDA，将短文本词语投射到主题空间之后比较两句文本的主题相似性。3. 也许可以考虑simHash，不过在长文本上效果会比较好，短文本不确定。
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