DSSM深度语义匹配模型最早是应用于NLP领域中计算语义相似度任务。因为语义匹配本身是一种排序问题,和推荐场景不谋而合,所以DSSM模型被自然的引入到推荐领域中。DSSM模型分别使用相对独立的两个复杂网络构建用户相关特征的user embedding和item相关特征的item embedding,所以称为双塔模型。 初版DSSM双塔模型 DSSM 模型的最...
5.DSSM双塔模型类型汇总 1. DSSM 双塔模型主要通过对两段文本进行编码为固定长度的向量,然后通过两个向量间进行计算相似度来计算两段文本之间的关系。一般的编码方式可以采用简单的word2vec,DNN或者LSTM、CNN等复杂的编码方式。 2. C-DSSM 通过使用CNN对局部信息进行抽取,然后在上层采用max pooling的方式对全局信息...
DSSM [1](Deep Structured Semantic Models)的原理很简单,通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志,用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低维语义向量,并通过 cosine 距离来计算两个语义向量的距离,最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度,又可以获得某句子的低维语义向量表...
双塔模型结构简单,一个user塔,另一个item塔,两边的DNN机构最后一层(全连接层)隐藏单元个数相同,保证user embedding和item embedding维度相同,后面相似度计算(如cos内积计算),损失函数使用二分类交叉熵损失函数。DSSM模型无法像deepFM一样使用user和item的交叉特征。 业界推荐系统常用多路召回(如CF召回、语义向量召回等,...
DSSM模型全称:Deep Structure Semantic Model 在应⽤于推荐系统时,通过两个塔分别去建模user侧和item侧的embedding,计算embedding之间 的内积,最后⽤真实的label计算loss。 ⼀些经典的双塔模型 1. MicroSoft-DSSM 双塔模型的⿐祖,是微软在CIKM2013发表的⼀篇⼯作,它主要是⽤来解决NLP领域语义相似度任务 的...
1. 简介 DSSM(Deep Structured Semantic Models)模型由微软于2013年提出,是深度语义匹配模型的鼻祖。DSSM模型将Query和Doc分...
本文主要用于记录DSSM模型学习期间遇到的问题及分析、处理经验。先统领性地提出深度学习模型训练过程的一般思路和要点,再结合具体实例进行说明。全文问题和解决方案尽可能具备通用性,同样适用于一般深度学习模型的训练。 深度学习模型训练要素概图 补充:目标函数一般包含经验风险(损失函数或代价函数)和结构风险(正则化项),...
你好，CLIP模型和DSSM模型虽然分别应用于图片和文本的匹配、搜索词和文档的匹配，但在模型结构上有相似之...
2.1DSSM模型结构 DSSM(Deep Structured Semantic Models)的原理很简单,通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志,用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低纬语义向量,并通过 cosine 距离来计算两个语义向量的距离,最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度,又可以获得某句子的低纬...
5.DSSM双塔模型类型汇总 1. DSSM 双塔模型主要通过对两段文本进行编码为固定长度的向量，然后通过两个...