【模型输出】 LSTM-DSSM里其实就是将DSSM的全连接改成LSTM,此处案例基于海量的搜索点击数据,分别计算搜索的query的LSTM语义向量和点击以及未点击的document的LSTM语义向量,基于LSTM训练的语义向量进行相似度度量,后续的操作与DSSM模型一致。 当然不同的场景可能使用到不同模型的变种,在电商领域,document除开标题以外,可...
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...
LSTM+DSSM算法在智能客服中的革新 LSTM与DSSM简介 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),擅长处理序列数据中的长期依赖问题。DSSM(Deep Structured Semantic Model)则是一种深度语义模型,用于文本匹配和信息检索。将两者结合应用于智能客服,能够显著提升系统的语义理解和意图识别能力。 革新之处...
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...
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...
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...
(如果对dssm模型原理不熟,建议先阅读这篇文章,再看本文实践部分,本文主要讲实现),总结的非常不错,王多鱼这篇文章DSSM实践是基于浅梦大佬开源deepmatch包实现的,但是在推荐系统实践中如果直接调用别人的模型包会遇到诸多不便,需要在自己业务场景中做finetune;实际生产中,模型所用到的特征往往都是稀疏的,多值变长的,...
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...
作者| xulu1352 目前在一家互联网公司从事推荐算法工作前序关于DSSM模型原理及实现,网上已经有很多质量不错的参考文章了,比如王多鱼的实践DSSM召回(如果对dssm模型原理不熟,建议先阅读这篇文章,再看本文实践部分,本文主要讲实现),总结的非常不错,王多鱼这篇文章DSSM实践是基于浅梦大佬开源deepmatch包实现的,但是在推荐...