作者采用了smart batching的策略（先将输入的文本按长度排序，这样同一个mini-batch的文本长度更加统一，p...
在浏览这个进阶版之前,欢迎大家首先去了解一下我之前写的寻梦:短文本相似度匹配(基础版) 接下来我们还是一起来回顾一下,上一篇短文本匹配(基础版)遗留下一个问题,就是调用SentenceTransformer的encode方法耗时太多,用cpu跑的话,一个简单的请求需要100ms,这个完全不行的啊,比如我们公司的测试工程师对我们的性能要求就...
短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性,很多领域内都有它的身影,比如:信息检索(information retrieval)、问答系统(question answering system)、对话系统(dialogue system)。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型,它使用神经网络将文本表示为特征向量,然后...
1、表示型短文本匹配模型（经典双塔模型DSSM）双塔模型是很经典的文本匹配模型，多用于搜索、推荐、计算...
短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性,很多领域内都有它的身影,比如:信息检索(information retrieval)、问答系统(question answering system)、对话系统(dialogue system)。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 DSSM 模型,它使用神经网络将文本表示为特征向量,然后...
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短文本匹配(text matching)或句子相似度(sentence similarity)在信息检索中有着广泛的应用,比如相似问题判断,问答系统等等。短文本匹配的任务难点有两个,一个是“短”,缺乏上下文和可以利用的信息。比如说“某某被绿了”这个句子,人是知道“绿”的含义的,但是这对于机器来说是很难理解的,这里需要借助一些外部的知识...
对于检索式对话系统最基本的步骤就是召回(retrieval)-匹配(matching)-排序(reranking)。匹配的得分直接决定最后你要输出的答案对应FAQ中的标准问题,所以这是很重要的一步。说是文本匹配,感觉更好的措辞应该是语义匹配。这里借鉴的都是文本匹配/文本蕴含/自然语言推理这个领域的文章。
短文本匹配数据标注 短文本匹配数据标注 更新时间:2020-11-26 短文本匹配数据标注 打开短文本匹配数据集的标注页面,您可以看到全部未标注的数据 在页面右侧选择两个文本是相似还是不相似,便可完成标注上一篇导入与标注 下一篇数据去重策略说明 合作咨询 文档反馈...
算法的整体结构可以分为两部分,第一部分是利用Sentence Model对文本建模,产出其向量化表示;第二部分是利用向量化表示进行短文本匹配。 1. Sentence Model Sentence Model 的输入是文档,可以看作是一个单词的序列,每个单词都可以查表得到其对应的向量化表示(文章中提到,单词的向量化表示是基于Wikipedia的语料库,事先利用...