Abstract 短文本匹配是指使用 NLP 模型預測兩個文本的語義相關性,很多領域內都有它的身影,比如:信息檢索(information retrieval)、問答系統(question answering system)、對話系統(dialogue system)。本文將回顧近年 ...
文章目錄 前言 經典方法 WMD詞移距離 BM 深度文本匹配 DSSM MatchPyramid ESIM BiMPM DIIN DRCN 模型對比論文閱讀 Reference 前言 對於檢索式對話系統最基本的步驟就是召回 retrieval 匹配 matching 排序 reranking 。匹配的得分直接決定最后你要輸出的答案對應FAQ中的標准問題,所以這是很重要的一步。說是文本匹配,感覺更 ...
2020-04-12 05:38 0 1032 推薦指數:
Abstract 短文本匹配是指使用 NLP 模型預測兩個文本的語義相關性,很多領域內都有它的身影,比如:信息檢索(information retrieval)、問答系統(question answering system)、對話系統(dialogue system)。本文將回顧近年 ...
文本聚類是將一個個文檔由原有的自然語言文字信息轉化成數學信息,以高維空間點的形式展現出來,通過計算哪些點距離比較近,從而將那些點聚成一個簇,簇的中心叫做簇心。一個好的聚類要保證簇內點的距離盡量的近,但簇與簇之間的點要盡量的遠。 如下圖,以 K、M、N 三個點分別為聚類的簇心,將結果聚為三類 ...
文本分類,屬於有監督學習中的一部分,在很多場景下都有應用,下面通過小數據的實例,一步步完成中文短文本的分類實現,整個過程盡量做到少理論重實戰。 下面使用的數據是一份司法數據,需求是對每一條輸入數據,判斷事情的主體是誰,比如報警人被老公打,報警人被老婆打,報警人被兒子打,報警人被女兒打等來進行文本 ...
### train_model.py ### ### test_model.py ### ### api_tgind.py ### ...
短文本的相似度計算方法可以分為兩大類:基於深度學習的方法和基於非深度學習的方法。科研方面基本都是從深度學習方面入手,但個人覺得想把單語言的短文本相似度計算給做出花來比較難,相對而言基於深度學習的跨語言相似度計算稍微好點。工程方面多半不用深度學習的方法,主要是獲取帶標記的語比較 ...
一、正則表達式匹配 ~ 為區分大小寫匹配 ~* 為不區分大小寫匹配 !~ 和 !~* 分別為區分大小寫不匹配及不區分大小寫不匹配 二、文件及目錄匹配 -f 和 !-f 用來判斷是否存在文件 ...
1 問題 術語:壓縮率,compression ratio,壓縮后的大小/壓縮前的大小,越小說明壓縮效果越好。 在使用netty的JdkZlibEncoder進行壓縮時,發現了一個問題:它對於短文本(小於2K)的壓縮效果很差,壓縮率在80%-120%,文本越短,壓縮效果越差 ...
1.緒論 過去幾年,深度神經網絡在模式識別中占絕對主流。它們在許多計算機視覺任務中完爆之前的頂尖算法。在語音識別上也有這個趨勢了。而中文文本處理,以及中文自然語言處理上,似乎沒有太厲害的成果?尤其是中文短文本處理的問題上,尚且沒有太成功的應用於分布式條件下的深度處理模型?(大公司 ...