1、分析与讨论商品级问题解决方案，商品级问题划分为商品属性问题与商品包问法问题。
2、对阈值以上与阈值以下的数据进行聚类并分析（聚类之后信息丢失比较大，一大半的数据在聚类过程中都被丢失了），如果以聚类结果定义商品行业包的话还需要人工再次清洗整理数据。
3、调研与构建交互式匹配模型ESIM，并用LCQMC数据集（LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同）验证，不卡阈值（即大于0.5认为语义相同）是acc为83%。
4、完成美妆行业10家店铺的售后原因分析。
2021-01-26
Here’s How to Overcome "Errand Paralysis" 2021-01-26 379词...
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本文标题：2021-01-26
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