简介CLUE（中文语言理解测评基准）是中文语言理解领域的权威榜单，包含多项测评任务。近日，达摩院NLP团队在其中的语义匹配榜登顶，并在魔搭社区（ModelScope）上开源了预训练和微调后的模型。本文将介绍该模型及其使用方法。模型链接：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_masts_sentence-similarity_clue_chinese-large
本文借鉴了DenseNet的思想，提出了一种密集连接的带有注意力机制的循环网络结构（DRCN）。网络中每一层的输入均由当前的特征表示、attention表示、上一层的隐藏层输出表示三部分拼接构成，并引入了自编码结构来解决不断增长的特征维度问题。本文在句子语义匹配相关数据集上进行了实验，结果表明DRCN能够在大部分任务上达到目前最优水平。论文地址:https://arxiv.org/abs/1805
原文标题：Divide and Conquer: Text Semantic Matching with Disentangled Keywords and Intentshttps://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、Results and Analysis四、Conclusion一、Introduction 
语义计算的任务：解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。面临的困难：自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义、多义、量词的辖域、隐喻等同一句子对于不同的人来说可能有不同的理解语义计算的理论、方法、模型尚不成熟格语法语义网络事件的语义关系优点：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。缺点：它不适
转载
2023-06-25 15:22:22
444阅读
语义匹配是FAQ中用的最多的技术
原创
2021-08-10 14:24:16
2702阅读
Q场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主...
原创
2023-08-03 22:33:01
210阅读
作者： @henryWang
前言语义匹配是NLP领域的基础任务之一，直接目标就是判断两句话是否表达了相同或相似意思。其模型框架十分简洁，通常包含 文本表示 和 匹配策略 两个模块，因而很容易扩展到相关应用场景，如搜索、推荐、QA系统等。此类模型通常依赖 数据驱动联系到丁香园团队的在线问诊、病症查询、医疗推荐等业务场景，我们希望能构建更高质量的语义表征模型，一方面对于文本中的疾
所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。本文介绍一种经典的语义匹配技术，DSSM，主要用于语料的召回和粗排。
转载
2020-01-01 10:26:22
480阅读
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
转载
2023-08-13 21:56:17
271阅读
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
转载
2023-08-08 12:09:01
245阅读
作者|周俊贤整理|NewBeeNLP上一篇文章，讨论了语义匹配的语义场景，NLP 语义匹配：业务场景、数
转载
2022-07-29 08:55:47
136阅读
在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
转载
2023-07-30 19:09:17
439阅读
Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 |GPT小智Ai |随着人工智能技术的快速发展，智能化处理已经成为了现代信息处理的趋势。在这一背景下，语义理解技术作为人工智能的重要分支，正在逐渐发挥重要作用。本文将介绍语义理解技术的概念、原理及其在智能文本处理中的应用。一、语义理解技术的概念及原理语义
过去的NLP实验人员发现了一种揭示词组合的意义的算法，该算法通过计算向量来表示上述词组合的意义。它被称为隐语义模型（latent semantic analysis，LSA）。当使用该工具时，我们不仅可以把词的意义表示为向量，还可以用向量来表示整篇文档的意义。 在本章中，我们将学习这些语义或主题向量。我们将使用TF 目录1.TF-IDF向量及词形归并2.主题向量3.思想实验4.一个主题评分算法5.
首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
今天分享的论文解决了我很久以来的一个疑惑，名字叫做：On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models[1]：这个论文主要探讨两个问题：为什么Bert做无监督文本匹配效果不好？是因为bert的输出携带的语义信息太少还是我们没有正确的利用挖掘这些语义信息如果说是因为没有正确挖掘利用这些语义信息，那么我们怎么使用无监督的方式，让这种语
目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
言简意赅，盘点知识图谱在各领域的应用01 语义匹配02 搜索推荐03 问答对话04 推理决策05 区块链协作 什么是知识图谱？通俗易懂01 语义匹配语义匹配是搜索推荐、智能问答和辅助决策的基础。在没有知识图谱以前，文本匹配主要依靠字面匹配为主，通过数据库搜索来获取匹配结果。但这种做法存在两个问题，一方面是文本输入本身的局限性造成检索遗漏；另一方面，检索结果的评价缺少可解释性，排序受到质疑，因此往
全球人工智能技术创新大赛赛道三: 小布助手对话短文本语义匹配赛题
原创
2023-05-17 15:07:56
110阅读
语义网络与知识图谱入门（二）OWLowl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准，当rdf:about属性的值为""时，本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>An example OWL ontology&l
