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自动文档 该项目包含4个主要的python模块 issues.py-此文件包含用于训练将句子归类为问题的模型的代码。 此处的代码尝试训练6种不同的模型，并尝试对数据进行网格搜索和Kfolding以获得模型的最佳AUC分数。 它还打印出混淆矩阵，分类报告，其中包含准确性，准确性和召回率。 它还绘制了要比较的6个模型中每个模型的ROC曲线。 最后，它将训练有素的模型保存到models / {model_name} .sav文件中，以备后用 statement_embed.py-此文件加载Facebook的推断模型，并为给定的一组句子创建矢量嵌入。 通常将问题和候选答案传递给此方法，并返回这些句子之间的余弦相似度和欧式相似度 qa_pairs.py-这是系统中的可执行代码，包含要运行的主类。 方法qa_pairs（）加载安然电子邮件的子集以进行评估。 然后使用textblob库将电子邮件拆分为有