3.2 DSSM双塔模型代码 可以结合上面的DSSM结构图(两边都是DNN) 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...
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把知识蒸馏给ColBERT之后,作者对于速度的追求依旧不减,又把ColBERT的MaxSim分数蒸馏给了dot product: 在训练的过程中,所有的模型都是一起训练的(教师模型并没有freeze),一共有7个损失,幸亏作者没给损失加超参数,不然这个调参量有点巨大: 其中ce=cross-encoder, li=ColBERT的late interaction, de=dual encoder。 ...
定义一个双塔DSSM模型,user_features表示用户塔有哪些特征,user_params表示用户塔的MLP的各层维度和激活函数。(Note:在这个样例中激活函数的选取对最终结果影响很大) 定义一个召回训练器 MatchTrainer,进行模型的训练。 fromtorch_rechub.models.matchingimportDSSMfromtorch_rechub.trainersimportMatchTrainerfromtorch_rec...
模型的调用代码位于目录:/NlpModel/SimNet/TransformerDSSM/Debug.py,其调用方式主要分为以下三种。 1.模型训练 TransformerDSSM模型的训练通过调用文件中的函数dssm_model_train实现,该函数以两个参数作为输入: (1)faq_dict,该参数是一个问答对组成的列表,列表中的每一个元素均为一个问答对字典; ...
python3.6.5 tensorflow 2.2 想把模型保存为save model格式,dssm模型成功保存,youtubematch、sdm、mind模型报错 user_embedding_model = Model(inputs=model.user_input, outputs=model.user_embedding) item_embedding_model = Model(inputs=model.item_input, outputs=m
DSSM(Deep Structured Semantic Models)也叫深度语义匹配模型,最早由微软研究院的科学家在2013年提出应用于 NLP 领域中计算语义相似度任务的文章。它的设计灵感来自于神经网络在计算机视觉任务中的成功应用,希望将类似的思想应用于文本领域。DSSM 最初用于语义搜索,通过将查询和文档表示为连续的向量,使得可以度量它们之间...
双塔模型代码pytorch dssm双塔模型 从DSSM到双塔 DSSM 背景 结构 Word Hashing negative sampling 拓展 Google Two Tower Model 背景 将自然语言转化为向量,计算向量的相似度作为两句(query&doc)的相似度 历史方法: 单词向量空间模型:向量维度是词表,值是词频。计算简单,但是无法解决一词多义(polysemy)和多词一义(...
DSSM双塔模型在2013年被微软在论文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data中提出,其应用途径由最初的文本匹配和搜索逐渐推广到了推荐搜索、计算广告、信息流推荐以及机器翻译等等。 一、DSSM介绍 DSSM在搜索推荐中的原理也比较简单: ...