基于表征(Representation)的文本匹配、信息检索、向量召回的方法总结 / 开普饭

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林单位 | 追一科技研究方向 | NLP.神经网络我们知道,线性回归是比较简单的问题,它存在解析解,而它的变体逻辑回归(Logistic Reg ...

NLP之word2vec:word2vec简介.安装.使用方法之详细攻略 word2vec简介 word distributed embedding最早是Bengio 03年的论文"A Ne ...

DL之Encoder-Decoder:Encoder-Decoder模型的相关论文.设计思路.关键步骤等配图集合之详细攻略 Encoder-Decoder模型的相关论文 1.Encoder-Decod ...

问题背景 ▐ 应用场景在一个典型的推荐场景中,推荐算法的任务是将一个经过筛选排序的,贴近用户兴趣的商品列表推荐给用户.下面两张图片展示了手机淘宝两个比较典型的推荐场景,分别是首页的信息流场景和微详 ...

ISSN 1005-3425 CN42-1348/F 双月刊本次为大家带来的是<经济评论>2021年第2期的第5篇论文<开发区设立对企业出口产品质量的影响--基于高技能人才质量匹配 ...

每个人都有网购的经历,当你打开淘宝.京东app进入店铺,是怎样找到自己心仪商品的呢? 最直白的方法,拉到"全部商品"页,从头一件件看.但这样做明显效率不高,如果有上千件商品,可能想 ...

导读:本章主要介绍如何通过文本到文本的文本复述技术,进行基于深度学习的文本自动生成.文本复述技术的现有方法能够为给定的文本生成具有较小差异的复述文本,但是难以有效生成具有很大差异的高质量复述文本.原因 ...

尽管基于BERT的模型在NLP诸多下游任务中取得了成功,直接从BERT导出的句向量表示往往被约束在一个很小的区域内,表现出很高的相似度,因而难以直接用于文本语义匹配. 为解决BERT原生句子表示这种& ...

大家好,我是Giant,这是我的第4篇文章. 文本匹配是自然语言处理领域一个基础且重要的方向,一般研究两段文本之间的关系.文本相似度.自然语言推理.问答系统.信息检索都可以看作针对不同数据和场景的文本 ...

重磅干货,第一时间送达小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情,尤其是需要提取大量文本时.PyTesseract是一种光学字符识别(OCR),该库提了供文本图像. PyTesseract ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 199篇原创内容公众号在前面一篇文章中,总结了Representation-Based文本匹配模型的改进方法, 基于表征(Representation)的文 ...

BERT推理速度慢,导致落地困难:找到效果不错,推理速度快的模型是一个方向,ESIM是一个很好的选择: ESIM[1] 推理速度快,效果不错,堪称文本匹配的利器: 对于ESIM,重点掌握就一点:是两个 ...

基于表征(Representation)的文本匹配、信息检索、向量召回的方法总结