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DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。