利用人工智能重新获取规范#我改变了吗

类不平衡平衡批量平衡批量加权训练词向量无NoNr节点125 100辍学分数0.25 0.5注：在不平衡验证集中评估每个模型类型的屏蔽He/she数据的超参数优化结果。表A4：验证总结结果表A4列出了每种模型类型的超参数优化结果的总结。神经网络框架中提出的NB模型表现出较差的性能（未显示）。NB模型的准确度为0.754，准确地击败了简单的分类规则，即预测任何样本到he类，其准确度为0.749。专栏介绍了表现最好的模型，即LSTM神经网络模型，ROC AUC得分为0.7640.758，准确度为0.772。因此，表A4的内省表明，当NLSTM模型ROC AUC得分比NB模型高0.03分，准确度比NB模型高0.02分时，主要的性能提高。Moreare分别为0.7372和0.7629。表A5显示了迭代的主要超参数集的结果，如果应该重新训练单词向量，并使用它来处理类不平衡，则重新训练单词向量会影响性能。一个可能的原因是，theA5还表明，无论是否对词向量进行再培训，都可以获得更高的性能，因为LSTM模型一得出的结论是，加权可以提高性能。对于BoW WV模型是离散的，为什么LSTM模型类型的方法之间的差异更大，可能是LSTM节点“detrend”输入数据，使其对不平衡数据更敏感。预印本-2019年3月5日LSTMROC AUC 0.7410 0.7540 0.6486 0.7061精度0.7672 0.7698 0.7664 0.7651词向量训练是否训练w。

类不平衡平衡分批平衡分批加权加权CNROC AUC 0.7331 0.7566 0.7325 0.7588精度0.7683 0.7725 0.7691 0.7721词向量的训练是否是不训练w。类不平衡平衡分批平衡分批加权加权忽略：LSTM和CNN模型类型分数为0.5的屏蔽He/She数据的超参数迭代。CNN有100个过滤器，辍学分数为0.5。表A5：主要超参数优化结果7进一步建议本项目的一些有趣发现超出了当前目的的范围。捕获gendereddeep npl文献的想法。此外，除了使用ROC AUC得分或准确度等简单指标外，深入研究模型预测的不同程度也很有趣。该项目的一个未记录的发现是，模型预测个人推特的方式非常不同，它们捕获性别语言的方式重叠不大。如果在实际应用中使用，人们会倾向于将单词和短语标记为与最终用户的想法一致的性别的模型。A8汇总允许重新训练单词向量。预印本-2019年3月5日附录B。其他信息和结果B1用于获取性别规范的调查问题列表o世界价值观调查1。当工作机会不足时，男性应该比女性有更多的工作权利。总的来说，男性是比女性更好的政治领袖。3、与大多数女性相比，大多数男性在情感上更适合从政一般社会调查（美国）1。大多数男性在情感上比大多数女性更适合从政。一个有工作的母亲可以像一个不工作的母亲一样，与她的孩子建立温暖而安全的关系。3.

如果他或她的母亲工作，学龄前儿童很可能会受苦。4、如果男人是家外的成功者，而女人则害怕家和家人，那么对所有参与的人来说都会好得多1972年国家纵向调查（美国）1。一个有学龄前儿童的职业母亲可以和一个不工作的女人一样成为一个好母亲。2.3. 妻子帮助丈夫比自己创业更重要。如果男人是家外的接线员，而女人害怕家和家人，通常对所有相关人员都有利。5、许多合格女性找不到好工作；拥有同样技能的男性麻烦要少得多。6.为了一个家庭。大多数女性在安家和照顾孩子时最幸福。大多数女性只是对大而重要的工作不感兴趣。学校教育女性想要不太重要的工作。应鼓励年轻男性从事通常由女性担任的工作（护理、秘书、工作等）。预印本-3月5日，2019B2表格和图表第一年第二年第二年第22016-09-05 2017-05-07 2017-09-24 2018-03-172016-09-19 2017-05-25 2017-10-03 2018-04-172016-10-15 2017-05-27 2017-10-09 2018-04-182016-10-16 2017-11-12 2018-04-2016-10-18 2017-06-12 2017-11-142016-10-20 2017-06-13 2017-11-172016-10-29 2017-06-14 2017-11-182016-11-01 2017-06-15 2017-11-192016-11-02 2017-06-16 2017-11-202016-11-032017-06-17 2017-11-212016-11-04 2017-06-18 2017-11-222016-11-05 2017-06-20 2017-11-232016-11-28 2017-06-25 2017-12-012017-02-15 2017-07-05 2017-12-092017-02-26 2017-07-23 2017-12-272017-03-11 2017-07-30 2018-01-092017-03-12 2017-07-31 2018-01-112017-03-13 2017-08-01 2018-01-282017-03-14 2017-08-14 2018-01-292017-03-18 2017-08-29 2018-01-302017-03-28 2017-09-01 2018-02-182017-04-14 2017-09-23 2018-02-20注：之所以显示UTC日期，是因为这是下载失败发生的级别。