BERT实现QA中的问句语义相似度计算
1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要 ...
原文：BERT在语义相似度计算中的应用（一）
，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，当需要比较的doc很多时，效率是非常低的。bert中的句子对任务其实就是一种交互式语义相似度计算模型，句子对任务需 ...
2020-11-08 19:26 0 2335 推荐指数：
相关推荐
用BERT做语义相似度匹配任务：计算相似度的方式
1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决 ...
孪生网络（Siamese Network）在句子语义相似度计算中的应用
1，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 ...
NLP 语义相似度计算 整理总结
分，侵删） 一、背景 二、基本概念 三、语义相似度计算方法 四、参考文献 一、 ...
bert 进行文本相似度计算
https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/86305198 ...
word2vector 使用方法 计算语义相似度
参考：http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699word2vector是一个把词转换成词向量的一个程序，能够把词映射到K维向量空间，甚至词与词之间 的向量操作还能和语义相对应。如果换个思路，把词当做feature，那么word2vec ...
深度学习解决NLP问题：语义相似度计算
在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助 ...
DSSM 深度学习解决 NLP 问题：语义相似度计算
https://cloud.tencent.com/developer/article/1005600 ...