原文
简单的word2vec进行平均在句子语义相似性的计算上效果一般般（很好理解，我爱你和你爱我的句子含义不一样，但是直接进行平均最终的结果是一样的，这类策略忽略了item的顺序信息（不过对于无序的items来说问题不大吧。。。））
sif并没有解决上面的问题。（这里就简单说下w2的问题）
这里sif的思路是
计算句子中词向量的加权平均，然后这些词向量分别减去他们各自在句向量矩阵（有词向量组合而成）的第一主向量上的投影；
1、加权平均的方法是：
其中a是一个超参数用户可以自行进行设置；
2、
文本异常检测
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转载自blog.csdn.net/u013250861/article/details/133102313
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