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
【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...
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...
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...
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...
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...
2、如何运行项目中模型 环境准备 tensorflow >= 1.14 (1.x版本) keras >= 2.3.1 运行 运行一般深度神经网络模型 #运行cdssm模型#进入text_match文件夹路劲pythonword2vec_static.py#训练词向量,仅在第一次运行本项目的模型时需要pythontrain.pycdssm