文本匹配是自然语言处理中的一个核心问题，它不同于MT、MRC、QA 等end-to-end型任务，一般是以文本相似度计算的形式在应用系统中起核心支撑作用1。它可以应用于各种类型的自然语言处理任务中，例如信息检索、搜索引擎、问答系统、信息流推荐、复述问题、知识检索、机器翻译等。1、背景文本匹配是自然语言处理中的一个核心问题，它不同于MT、MRC、QA 等end-to-end型任务，一般是以文本相似度
时间: 2019-8-14引言两篇文章与大家分享，第一篇作者对通用文本匹配模型进行探索，研究了构建一个快速优良的文本匹配模型所需条件，在此条件下，其模型性能与最先进的模型相当，且参数少速度快(6倍)；第二篇主要研究了集成语言输入特征对神经网络模型产生的影响，并且发现输入特性对性能的影响比我们研究的任何体系结构参数都要大。First BloodTILE: Simple and Effective T
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2024-07-25 14:40:11
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文本匹配工具RuleFinder 文本匹配工具是一个用于快速编写匹配规则，提取文本的工具。 源码地址： https://github.com/xmxoxo/RuleFinder当前版本号：0.1.12update: 2020/6/12本工具包括：类库，规则编辑器，批量提取器。RuleLib.py 类库，可自行引用到项目中使用；
RuleEditor.py 规则编辑器，基于flask的WEB应用，
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2023-11-26 11:11:03
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文本匹配是NLP中的重要基础任务，宽泛的讲，任何评判两句话之间关系的问题都可视为文本匹配问题。其应用领域包括但不限于：（1）句子相似度（sentence similarity）/句子复述（paraphrase identification）判断两段文本是否为含义相同，这是一个典型的二分类问题（2）然语言推理（Natural Language Inference）/文本蕴含识别（Textual En
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2023-12-14 01:49:13
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文章目录d. SimCSE：2021.04UnsupervisedSupervisede. R-Drop（Supervised）：2021.06f. ESimCSE（Unsupervised）：2021.09g. PromptBERT（Unsupervised）：2022.01h. SNCSE(Unsupervised)：2022.01i. DiffCSE（Unsupervised）：2022.
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2023-12-27 06:39:31
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背景在信息搜索中，我们做的第一步就是检索。对于文本检索中，第一步就是数据库中的内容与检索的内容进行匹配，符合匹配要求的话就根据相关业务处理。在NLP中，我们可以认为是要让机器去理解检索内容，然后从现有数据库中返回对应内容。从这看文本匹配就是NLU（Nature Language Understand ,自然语言理解）中的核心内容了。再延展一下，搜索这项功能在我们生活中也是太多太多。大众一点就是搜索
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2024-08-12 16:20:39
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介本文是对论文BiMPM：BilateralMulti-PerspectiveMatchingforNaturalLanguageSentences的解读。该模型主要用于做文本匹配，即计算文本相似度。文本匹配是NLP领域较为常见的技术
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2023-09-15 21:52:42
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来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图： tbert架构图
模
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2024-01-17 09:29:01
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文章目录前言Bert句向量表示效果为什么不好？Sentence Bert 原理 前言目前，对于大部分的NLP任务来说，通过对预训练模型进行微调的方式已经取得了很好的效果，但对于某些特定的场景，我们常常需要的是文本的表示，比如文本聚类，文本匹配（搜索场景）等等； 对于文本匹配任务，在计算语义相似度时，Bert模型需要将两个句子同时进入模型，进行信息交互。场景一：假如有10000个句子，找出最相似的
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2024-03-06 06:47:44
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# 使用BERT进行文本匹配的入门指南
文本匹配是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，常用于搜索引擎、推荐系统和对话系统中。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个强大的模型，能够很好地处理这类任务。本文将逐步介绍如何使用BERT进行文本匹配。
## 流程概述
为了实现BERT文本匹配，您可以遵循以下
# NLP文本匹配实现指南
在自然语言处理（NLP）领域，文本匹配是一个常见的任务。它通常用于判断两个文本之间的相似度，比如在搜索引擎或推荐系统中。在这篇文章中，我将教你如何实现基础的文本匹配功能。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|-------------------------
1. 含义文本匹配算法主要用与搜索引擎，问答系统等，是为了找到与目标文本最相关的文本。例如信息检索可以归结成查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。2. 传统模型基于字面匹配：TF-IDF、BM25语义匹配：LSA类模型3. 深度学习文本匹配模型发展过程单语义模型：简单的用全连接、CNN类或RNN类的神经网络编码两个句子然后计算句子之间的匹配
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2023-12-31 17:28:22
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概述本篇博文是智能问答系列的第一篇，纠结半天不知道从何开始，又因文本匹配技术是QA中最核心的技术之一，于是从此开始。 在NLP中，文本匹配技术在各个应用系统中起核心支撑的作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术。文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中的召回、排序环节，通常面临的是如下任
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2023-09-18 12:43:12
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# NLP问答系统与文本匹配
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉领域的重要分支，它让计算机能够理解、解析和生成自然语言文本。在现代科技的推动下，NLP已逐渐渗透到日常生活的各个方面。例如，在线客服、智能助手、问答系统等都是基于NLP技术的应用。而文本匹配则是NLP中一个重要的组成部分，尤其对问答系统的性能至关重要。
## 什么是文本匹配？
文本匹配是指通过算法和模型评估两个文本片
1 前言在NLP中，会遇到这样的一个应用问题：如何将文本中的某个短语/实体归一化为（对齐）某个标准名？解决该问题的办法很多，比如使用近义词词库进行匹配，或检索词语类的知识库(HowNet)，也可用word2vec之类的词向量技术进行cosine相似计算。再高级点，可利用像BERT之类的预训练模型进行预测。但是上述的方法都存在一个共同的缺陷，都没考虑关键词所在的语义环境。基于这个问题，有两个方法来解
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2023-12-14 13:23:45
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论文题目：Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions发表情况：ACL2019 腾讯PCG小组模型简介模型如图 本文的工作是基于概念图 Concept Interac-tion Graph (CIG）来做的，关于CIG的详细解释可以参看腾讯发的另一篇论文：A U
随着互联网和移动设备的普及，短文本数据的处理和分析变得越来越重要。自然语言处理（NLP）是处理和理解自然语言的一种技术，近年来在短文本分类、情感分析、机器翻译等领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用 NLP 技术，实现一个中文短文本分类项目的实践。一、项目介绍本项目是一个中文短文本分类器，可以将输入的短文本分为多个类别。本文将使用 Python 语言和相关的 NLP 库，搭建一个基于机器学习的分类器
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2024-06-08 13:41:28
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文章目录1、什么是文本匹配？2、文本匹配方法概述2-1 传统文本匹配方法2-2 主题模型2-3 深度语义匹配模型表示型交互型3、语义匹配应用介绍3-1 短文本-短文本语义匹配3-2 短文本-长文本语义匹配案例1-用户查询-广告页面相似度案例2：文档关键词抽取3-3 长文本-长文本语义匹配案例3：新闻个性化推荐 1、什么是文本匹配？文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，可以应用于大量的NLP
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2023-09-14 12:38:45
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NLP文本标注工具是一种在线或离线的工具，旨在通过定义标签或注释规则来辅助用户对文本进行分类、分块或标注。它们在自然语言处理（NLP）项目中扮演着重要的角色，特别是在需要对大量文本数据进行标注和处理时。
### 初始技术痛点
在互联网和社交媒体快速发展的背景下，企业面临着海量的文本数据。这些数据往往未经过处理，无法直接用于分析与决策。传统的文本标注方式不但效率低下，而且容易出错，难以满足实时性
论文中提到的预训练数据均为，relevant positive Query-Doc 对：训练的目标为最大化当前Postive Query-Doc的Softmax条件概率：论文中提到，softxmax分母中的
为所有可能的文档集合，这样的话候选文档集合非常大，所以论文中做了近似，「训练时使用当前batch中文档这个子集来代替全集」
，这种方法称为Sample Softmax。
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2024-01-18 15:40:04
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