【解锁搜索新境界！让文本语义匹配助你轻松找到你需要的一切！(快速上手baseline)】的更多相关文章

DSSM：深度语义匹配模型（及其变体CLSM、LSTM-DSSM）

导语 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.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果…

Shell文本处理 - 匹配与编辑

正则表达式 符号 含义 . 匹配任意ASCII中任意单个字符,或是字母,或是数字 ^ 匹配行首 $ 匹配行尾 * 匹配任意字符或前一个的一次或多次重复 \ 转义,被转义的有$ . ‘ “ * [ ] ^ \ ( ) | + ? […] [-] 匹配一个范围或集合 \{\} 匹配n次:\{n\},最少n次:\{n,\},m到n次:\{m,n\}, + 仅用于awk,标识匹配一个或多个 ? 仅用于awk,匹配0次或1次 grep 先给出示例文件data.f的内容 Dec 3BC1977 LPSX S…

Nlpir Parser灵玖文本语义挖掘系统数据采集

在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的.它是计算机与外部物理世界连接的桥梁.各种类型信号采集的难易程度差别很大. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索.新词发现.分词标注.统计分析.关键词提取.热点分析.文本分类过滤.文档去重.等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据采集特点: (1)利用采集技术,实现对互联网目标信息源(网站.论坛.博客.政府网站.中外媒体网站)各类碎…

基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM，让聊天机器人实现完美回复 |

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,…

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

[摘要]本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用,并且详细解读了两篇流行的work:DARTS和Auto-DeepLab. 自动网络搜索 多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone,如ResNet, MobileNet,稍作改进构建而成来完成不同任务.正因如此,深度神经网络总被诟病为black-box,因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导.所以,很多DNN研究人员将大量时间花在修改模型和实验“调参”上面,而忽略novelty本身.许多教授戏称这种现象…

NLP语义匹配

参考资料 [搜狗语义匹配技术前沿]https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-25-16?from=synced&keyword=%E6%90%9C%E7%8B%97%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D…

从零开始搭建FAQ引擎--深度语义匹配

从零开始搭建FAQ引擎--深度语义匹配…

深度语义匹配模型-DSSM 及其变种

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer…

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（二）

前言: 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用.   随着自动网络搜索(Neural Architecture Search)技术的问世,深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段.尤其在AI落地的背景下,许多模型需要部署在移动端设备.依据不同设备(GPU, CPU,芯片等),不同的模型需求(latency, 模型大小,…

Java 15 新特性：文本块

大家好,我是DD,今天继续来学点Java的新特性! 假设有这样一个场景,我们需要做一个工具.用来自动生成项目文档,文档可以通过浏览器查看,所以最后产出物肯定是一堆html文件.为了让这些html文件更容易读,良好的格式肯定要保持,该换行的换行.该缩进的缩进. 那么,在组织最后内容的时候,你可能就会这样子来写: String html = "<html>\n" + "<body>\n"+ " <h1>Java 15 新特性…