BERT在语义相似度计算中的应用（一）
1，前言 语义相似度计算是信息检索，自动问答中常用的技术。语义相似度计算通常可以分为表示型和交互型两种类型，表示型模型如DSSM，孪生网络，这类模型可以离线计算doc的编码，在线上运行时只需要编码query，效率很高，但是精度不如交互型模型，而交互型模型需要在线编码query和doc，当需要 ...
原文：孪生网络（Siamese Network）在句子语义相似度计算中的应用
，概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下 在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义： 孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的 ...
2019-07-17 14:45 0 4883 推荐指数：
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