作者：周小强 陈清财 曾华军1引言纵观自动问答系统的技术发展历史，从1950年代因图灵测试而诞生至今，已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此，自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得益于维基百科等大规模知识库以及海量网络信息的出现。然而，现有的自动
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
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2024-07-30 20:02:27
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本文档旨在帮助您了解和获取矢量、矩阵和高阶张量（具有三维或更多维的阵列）的导数。1 简化，简化，简化对数组进行求导的大部分困惑源于试图同时做太多事情。这些事情包括同时获取多个部分的导数、在存在求和符号的情况下获取导数、以及应用链式法则。至少在缺乏经验的情况下，试图同时完成所有这些事情将会使我们犯错的可能性大大增加。1.1 将符号扩展为每个部分的显式和与方程式为了简化给定的计算，为输出的单个标量
最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
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
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2023-11-13 13:54:11
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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
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2024-08-14 11:23:31
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# 语义匹配与Python：深度理解与实践
在自然语言处理（NLP）领域，语义匹配是一项非常重要的技术。它的核心目的是判断两个文本之间的语义相似度。这一技术在信息检索、推荐系统、问答系统等应用场景中都发挥着重要作用。本文将深入探讨语义匹配的基本概念、常用方法和Python实战示例，并将通过可视化手段（旅行图和甘特图）来展示学习过程与时间管理。
## 1. 什么是语义匹配？
语义匹配是指在某个
# Python语义匹配
在计算机科学中，语义匹配是指比较两段文本或代码的意思是否相近或相同。在自然语言处理和机器学习中，语义匹配是一个非常重要的任务，它在文本相似度、问答系统、信息检索等领域有着广泛的应用。
Python作为一种广泛使用的编程语言，也需要进行语义匹配来比较代码的相似性。本文将介绍一些常用的Python语义匹配方法，并提供代码示例来说明这些方法的使用。
## 1. 文本预处理
原创
2023-10-24 03:48:44
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# Python 语义匹配
在自然语言处理（NLP）领域中，语义匹配是一个重要的概念，它涉及到文本之间的相似度和相关性。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现语义匹配任务。在本文中，我们将探讨Python中如何实现语义匹配，并提供一些代码示例。
## 什么是语义匹配？
语义匹配是指在自然语言处理中，判断两段文本之间的语义相似度和相关性。它可以应用于问答系统、文本相似度
原创
2024-06-26 04:19:36
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在本博文中，我们将详细探讨如何使用 Python 实现语义匹配。语义匹配是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，用于评估句子或文本段落之间的语义相似性。本文将通过一系列步骤对整个过程进行详细记录，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及版本管理等方面。
### 环境预检
首先，为确保系统能正常运行语义匹配的 Python 程序，需要进行硬件和软件的检查。
#### 系统要求
第一篇学习笔记，最近的工作需要用到三角网格参数化，因此学习了一下最基本的参数化方法，在此做个记录。 Parameterization 三角网格参数化就是对于给定的一个三角网格曲面和一个参数域，寻求一个从参数域上的点到三角网格上点的一一
很多时候，我们在数据处理的时候需要进行模糊匹配，输入的内容和目标匹配内容并不能完全匹配，如果能有一部分匹配，那么根据需求我们也可以选择性的使用这些数据，而对于这些数据的具体匹配度，肯定会不同的数据有不同的结果。这样的数据分析处理场景，大多时候都是在进行字符串匹配时会遇到的情景，为了能够有一个具有说服力、标准化、通用性的匹配标准，我们通常会使用一些专业的算法去处理，今天给大家介绍一种办法，那就是 莱
语义匹配 工业界的很多应用都有在语义上衡量本文相似度的需求，我们将这类需求统称为“语义匹配”。根据文本长度的不同，语义匹配可以细分为三类：短文本-短文本语义匹配，短文本-长文本语义匹配和长文本-长文本语义匹配。基于主题模型的语义匹配通常作为经典文本匹配技术的补充，而不是取代传统的文本匹配技术。 短文本-短文本语义匹配 短文本-短文本的语义匹配在工业界的应用场景非常广泛。例如，在网页搜索中，我们需
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 
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2024-01-16 04:43:42
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在前不久落下帷幕的第十六届国际语义评测比赛（The 16th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval 2022）中，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）与哈工大讯飞联合实验室的联合团队在多语种惯用语识别任务子赛道Subtask A（one-shot）中获得冠军。本期我们将对这个任务的夺冠系统进行简要介绍，更多具体
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2024-07-23 11:20:40
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DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
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2023-12-10 15:17:34
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语义匹配是FAQ中用的最多的技术
原创
2021-08-10 14:24:16
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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
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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。
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2020-01-01 10:26:22
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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
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2024-02-04 07:08:32
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