<PAD>

[duguiming111]

在数据处理部分，没用到吗？
训练集id很稀疏，只有字典存在的词才有，
还有就是
embedding = tf.get_variable('embedding', [self.config.vocab_size, self.config.embedding_dim])
embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_x)
这个词向量是随机生成的，在训练过程中会训练这部分吗？

[gaussic]

的 id 为 0 ，是一个占位符，在这里特意把它留了下来，是为了后续的补齐操作，在长度不足的情况下在前面补 0，是序列预处理的常规操作。

另外，embedding 是一个 tensorflow 变量，会随着训练过程自动的训练。

[shm007g]

我基于 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 这里的词向量做的训练，效果略微提升2个点。

另外，我做过长度分布查看，50%分位都有600+。我看代码中没有保留unk，应该是会把很多词语过滤掉，这个应该能降低seq_len；但还是考虑可以增加max_seq_len。

count    49999.000000
mean       913.320506
std        930.094315
min          8.000000
25%        350.000000
50%        688.000000
75%       1154.000000
max      27467.000000
Name: text, dtype: float64
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 49999/49999 [00:09<00:00, 5113.81it/s]
count     4999.000000
mean       882.249050
std        863.752597
min         15.000000
25%        380.000000
50%        626.000000
75%       1072.000000
max      10919.000000