当前位置:学术参考网 > nlp语义相似度论文
【NLP论文笔记】FromWordEmbeddingsToDocumentDistances(语句相似度计算)本文主要用于记录华盛顿大学发表于2015年的一篇论文(引用量500+),该论文主要提出了一种计算文本(语句)相似度的方,很多神经网络模型也是由此衍生出来的~本笔记主要用于方便初学者快速入门,以…
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。语义匹配也是NLP中比较基础的任务,它的主要目标是计算两个querry、两个文本之间的关系,包括相似度、问答关系等。
语义匹配(一)【NLP论文复现】Sentence-BERT句子语义匹配模型的tensorflow实现以及训练Trick家铭338:597126112@qq求个数据集谢谢大佬【机器学习报告】我用链家的数据做了一个超过链家模型的二手房房价预测模型Leed75:同问开源代码在哪里
文本语义匹配任务,简单来说就是给定两段文本,让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集LCQMC为例,LCQMC数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配数据集。训练集中的每两段文本都会被标记为1千言
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度,相似程度的评价有很多角度:单纯的字面相似度(例如:我和他v.s.我和她),语义的相似度(例如:爸爸v.s.父亲)和风格的相似度(例如:我喜欢你v.s.我好喜欢你耶)等等。
2赛题描述.说明:问题相似度计算,即给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。.若语义相同则判断为1,不相同则为0.1“花呗如何还款”–“花呗怎么还款”:同义问句.2“花呗如何还款”–“我怎么还我的花被呢”:同义问句...
1前言随着18年底Bert的面世,NLP进入了预训练模型的时代。各大预训练模型如GPT-2,Robert,XLNet,Transformer-XL,Albert,T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索,也不适合非监督任务,比如聚类。而解决聚类和语义搜索的一...
NLP研究入门之道:如何写一篇合格的学术论文NLP研究入门之道:本科生如何开始科研训练自然语言理解难在哪儿?好的研究想法从哪里来你是如何了解或者进入NLP这个领域的?NLPishard!自然语言处理太难了系列腾讯词向量和相似词、相似度、词语游戏
1,概述在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。
在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、C...
在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、C...
许久没有更新博客了,主要是忙于考试周和最近参加的一个蚂蚁金融的NLP比赛——文本语义相似度赛题。话不多说,直奔主题。本篇博客主要记录的是自己入门NLP以来第一次参加NLP性质的赛题...
在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如:在搜索场景下(对话系统、问答系统、推理等),query和Doc的语义相似度;feeds场景下Doc和Doc的语义相似度;在各种分类任务,翻...
上周《玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在…聊天机器人自然语言处理语义相似度问答系统玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询4月11,201952nlp先讲一个故事,自...
简介这篇文章主要介绍了NLP语义相似度计算整理总结(示例代码)以及相关的经验技巧,文章约5445字,浏览量451,点赞数9,值得推荐!更新中最近更新时间:2019-12-0216:55:02写在前面:
在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如:在搜索场景下(对话系统、问答系统、推理等),query和Doc的语义相似度;feeds场景下Doc和Doc的语义相似度;在各...
在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如:在搜索场景下(对话系统、问答系统、推理等),query和Doc的语义相似度;feeds场景下Doc和Doc的语义相似度;在各...
在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如:在搜索场景下(对话系统、问答系统、推理等),query和Doc的语义相似度;feeds场景下Doc和Doc的语义相似度;在各...