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...
本文针对搜索场景,提出了一系列深度网络语义模型(Deep Structured Semantic Models),模型的核心思想是:首先将query和document映射到同一个低维语义空间,然后通过cosine来计算query和document之间的距离。和之前的无监督学习模型不同,DSSM使用document的点击量进行训练,因此DSSM的效果要优于其他的无监督模型。 那么我们就来...
模型的核心思想是：首先将query和document映射到同一个低维语义空间，然后通过cosine来计算query和document之间的距离。与之前的无监督学习模型不同，DSSM使用document的点击量进行训练，因此DSSM的效果要优于其他无监督模型。
竹间智能尝试建立起了一套多模态的情感情绪交互模型来解决情感计算的问题。通过找到人机对话中隐藏的信息状态并加入到计算中，并结合内外部的多模态设计，即文本+emoji+照片+表情包+文本长度等，与外部的多模态，即加入面部表情识别+语音情绪识别+提供的标签（比如性格，星座，爱好，年龄，性别等），来实现更深的的语...
有一定神经网络基础的建议直接阅读原文即可,该篇说明主要翻译来自该文章,目的是为LSTM-DSSM模型的理解做简易说明。 原文地址:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ RNN(Recurrent Neural Networks)的两点在于他有loops,他的结构如下: ...
技术新招:语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互等 针对前述问题,在语义理解方面,目前比较新锐的做法是以传统的NLP技术打底,加上语言学结构,结合新的机器学习、深度学习、以及金融知识图谱的方法,融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。 目前使用上述方法的竹间智能,其语义理解算法包含言外行为分析、语义角色标准...
技术新招:语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互等 针对前述问题,在语义理解方面,目前比较新锐的做法是以传统的NLP技术打底,加上语言学结构,结合新的机器学习、深度学习、以及金融知识图谱的方法,融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。 目前使用上述方法的竹间智能,其语义理解算法包含言外行为分析、语义角色标准...
技术新招:语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互等 针对前述问题,在语义理解方面,目前比较新锐的做法是以传统的NLP技术打底,加上语言学结构,结合新的机器学习、深度学习、以及金融知识图谱的方法,融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。 目前使用上述方法的竹间智能,其语义理解算法包含言外行为分析、语义角色标准...
技术新招:语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互等 针对前述问题,在语义理解方面,目前比较新锐的做法是以传统的NLP技术打底,加上语言学结构,结合新的机器学习、深度学习、以及金融知识图谱的方法,融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。 目前使用上述方法的竹间智能,其语义理解算法包含言外行为分析、语义角色标准...
包括获取所有节点的日志信息;从所获取的日志信息中筛选出异常错误日志信息;对异常错误日志信息进行整理,生成日志语料;利用日志语料对LSTM‑DSSM模型进行训练;当出现异常错误时,利用训练好的LSTM‑DSSM模型进行匹配,获得异常错误对应的日志信息。本发明用于将计算、管理节点的日志信息收集到一起,并通过调用elasticsearch的...