CNN代替了传统手工特征，利用训练集提取特征，主要应用于图像，提取局部空间特征，当然3纬的cnn也能提取序列信息。lstm主要用于序列建模，具有长时记忆，能记住更久的信息。传统cnn获得精度主要通过增加深度，不短的堆叠相同结构，但是有时候会出现衰退现象，通常会考虑增加残差，如resnet，过得精度也可增加网络的宽度如inception family网络，如果在移动端做学习，最好用depthwise conv和group conv。所以深度选择看具体的应用平台是啥。两个字符串可以用word2vector映射到特征空间求cosin,关键词相似度简单考虑可以用bow做representation，tf_idf做特征，算cosin.愚见
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