如果本文觀點有不對的地方,歡迎指正! author:佟學強 開場白:對於事物的理解,一般分3個層次:①看山是山,看水是水②看山不是山,看水不是水③看山是山,看水是水。對AI和nlp的理解,同樣 ...
這篇文章,專門講語義相似度問題。 先看場景: scene 一 :用戶通過大眾點評,線上約了餐館,就餐后在上面發表了很多評論,評論中涉及了大量的餐館的問題,比如菜品質量,酒店衛生,服務等等。現在需要抽取之中的要點,然后反饋給商家。 scene 二 :KB QA的兩個問題: 獲取question的語義表示 把語義表示轉換成知識圖譜的能夠理解的語言邏輯形式。無論是核心推導鏈還是向量建模,核心都是ques ...
2018-05-01 12:10 0 2258 推薦指數:
如果本文觀點有不對的地方,歡迎指正! author:佟學強 開場白:對於事物的理解,一般分3個層次:①看山是山,看水是水②看山不是山,看水不是水③看山是山,看水是水。對AI和nlp的理解,同樣 ...
1,前言 語義相似度計算是信息檢索,自動問答中常用的技術。語義相似度計算通常可以分為表示型和交互型兩種類型,表示型模型如DSSM,孿生網絡,這類模型可以離線計算doc的編碼,在線上運行時只需要編碼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線編碼query和doc,當需要 ...
分,侵刪) 一、背景 二、基本概念 三、語義相似度計算方法 四、參考文獻 一、 ...
知道原理的同學這部分可以略過直接看實踐部分 什么是TD-IDF? 構造文檔模型 我們這里使用空間向量模型來數據化文檔內容:向量空間模型中將文檔表達為一個矢量。 用特征向量(T1,W1;T2,W2;T3, W3;…;Tn,Wn)表示文檔。 Ti是詞條項,Wi是Ti在文檔中的重要程度 ...
參考:http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699word2vector是一個把詞轉換成詞向量的一個程序,能夠把詞映射到K維向量空間,甚至詞與詞之間 的向量操作還能和語義相對應。如果換個思路,把詞當做feature,那么word2vec ...
在NLP領域,語義相似度的計算一直是個難題:搜索場景下query和Doc的語義相似度、feeds場景下Doc和Doc的語義相似度、機器翻譯場景下A句子和B句子的語義相似度等等。本文通過介紹DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度學習模型在計算語義相似度上的應用,希望給讀者帶來幫助 ...
1. BERT 語義相似度 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的預訓練模型,即雙向Transformer的Encoder,因為decoder是不能獲要預測的信息的。模型的主要 ...
參考文檔:https://blog.csdn.net/xiexf189/article/details/79092629 ...