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 结果对，如"从北京到上海的机票"与"携程网"的相似性、"快递软件"与"菜鸟裹裹"的相似性。在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深
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2023-09-06 17:59:16
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# Python 中文语义相似度匹配评分
在自然语言处理（NLP）领域，语义相似度匹配是一个重要的任务。它的目标是评估两段文本在语义上的相似性。随着深度学习和预训练语言模型的发展，评估语义相似度的方法变得更加高效和准确。本文将介绍如何使用 Python 进行中文语义相似度匹配评分，并提供相应的代码示例。
## 什么是语义相似度？
语义相似度是用来衡量两个词语或短语在意义上相似程度的指标。较高
写在开始之前：语义即联系。以下部分来自于我在公司内部的分享。一、相关概念在学术上，大致有以下三个概念和文本相似度相关：Semantic Textual Similarity(文本语义相似度)：5分表示非常相似，0分表示非常不相似。Paraphrase Identification(复述判定)：1表示是复述，0表示不是复述。Natural Language Inference(自然语言推断)：C表示
作者：刘子仪paper：tBERT: Topic Models and BERT Joining Forces for Semantic Similarity Detection分析语义相似度一直都是自然语言处理中的一个基础任务，在很多场景下例如问答系统，抄袭检测都有应用。这篇文章针对特定领域下的语义相似比较提出了结合topic models和BERT的tBERT模型。模型架构很简单，topic模
短文本语义匹配/文本相似度框架(SimilarityNet, SimNet)，基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百度一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。1.1 示例句子1 句子2 相似度
车头 如何 放置 车牌 前 牌照
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百度提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的，只是改进了BERT的预训练阶段，增加了实体等先验知识，而且在大型中
用于自然语言推理的增强型 LSTMgithub: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/ESIM.py本文作者提出了基于LSTM的ESIM模型，该模型优于之前所有的模型。ESMI主要通过链式LSTM（作者也提到了Tree LSTM结构的模型HIM，但是不
有两种思路：采用ad-hoc检索方式1.首先获取原有的数据集qa-pairs2.用户提出的问题，进行预处理后，先从数据集中获取，相关的10个预选答案，可以采用Lucene全文检索方法。3.之后采用深度文本匹配模型（drmm），从10个预选答案中选出分数最高的答案作为最终的答案。参考：https://www.chedong.com/tech/lucene.htmlA Deep Relevance M
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
任务描述 问句匹配是自然语言处理的最基本任务之一，是自动问答，聊天机器人，信息检索，机器翻译等各种自然语言处理任务基础。问句匹配的主要目的是判断两个问句之间的语义是否等价。判别标准主要根据主句（即提问者）所蕴含的意图来判断两个语句是否等价，而不直接判断两个语句是否表达相同的语义。因此，其核心是语句的意图匹配。由于来源于真实问答语料库，该任务更加接近于智能医疗助手等自然语言处理任务的实际需
1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句子的sente
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2023-08-08 12:09:01
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现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
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2023-08-13 21:56:17
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前面讲的各个语义相似性计算的模型，基本都是双塔的结构。双塔结构主要优点是相似性计算快速，这里指的快速不是模型单个数据的推理速度，而是在大量问句场景下的计算，比如相似问句的召回场景。因为双塔模型得到的其实是单个问句的表示，相似性的计算只是在最后做了简单的计算，最耗时的问句表示操作可以离线完成。而cross
一、序言
文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，自然语言处理中的许多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索 Query 的一个相关性匹配问题，自动问答可抽象为候选答案与问题的满足度匹配问题，文本去重可以抽象为文本与文本的相似度匹配问题。
传统的文本匹配技术如信息检索中的向量空间模型 VSM、BM25 等算法，主要解决词汇层面的匹配问题，或者
基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE1.0 为基础训练效果优异的语义匹配模型，来判断 2 个文本语义是否相同。一、 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本的相，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
注：只挑选了干货部分进行翻译 目录前言1. 传统搜索1.1 Jaccard Similarity1.2 w-Shingling1.3 Levenshtein Distance2. 向量相似度检索2.1 TF-IDF2.2 BM252.3 BERT 前言相似性搜索（Similarity search）是人工智能和机器学习中发展最快的领域之一。其核心是将相关信息片段匹配在一起的过程。相似性搜索是一个复
计算机对主观题的自动评阅准确与否，主要取决于其对文本相似度的计算是否准确。由于文本相似度计算在文档复制检查、信息检索和机器翻译等领域都有十分广泛的应用，所以，近年来有越来越多的学者致力于文本相似度算法的研究。总体来看，文本相似度的计算方法主要分为两大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法需要大规模的语料库，并且在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相
基于《知网》的语义相似度计算 python2.7 API本项目使用python语言实现根据义原树来计算词语之间的语义相似度，并提供对应的 API。词语距离有两类常见的计算方法，一种是根据某种世界知识(Ontology)或分类体系(Taxonomy)来计算，一种利用大规模的语料库进行统计。本项目研究基于前者，通过人工处理，将词汇组织在多棵树结构中，树中每个节点表示一个“义原”(概念语义)。在一棵树中
1. 方法总结：1. A[SEP]B 2分类2.pretrain+finetuning3.数据扩充 A[SEP]B + B[SEP]A 基于传播 外部数据增强：伪标签，注意领域一致性 闭包数据增强4 添加底层特征finetune&
