Skip-Gram模型不支持可变文本长度，而CBOW支持。

A. 是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了

B. 不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据

A. 去掉该属性

B. 使用默认值

C. 使用属性平均值

D. 预测最可能的值

A. 代码编写较为简洁和方便

B. 计算图构建很长时间后才提示错误

C. 无法使用pdb或print语句调试执行

D. 控制流与Python不同，造成一定的学习门槛

A. 一

B. 二

C. 三

D. 四

A. 相加关系

B. 相关关系

C. 后面的模型必须建立在前面的模型之上

D. 相互独立

A. 1400多

B. 14000多

C. 1400多万

D. 14000多万

A. 把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最后一层

B. 对新数据重新训练整个模型

C. 只对最后几层进行调参(fine tune)

D. 对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则