来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,…

导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 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…

Mianbot是采用样板与检索式模型搭建的聊天机器人,目前有两种产生回覆的方式,专案仍在开发中:) 其一(左图)是以词向量进行短语分类,针对分类的目标模组实现特征抽取与记忆回覆功能,以进行多轮对话,匹配方式可参考语义图(目前仍在施工中ΣΣΣ ○ω○)/). 其二(右图)除了天气应答外,主要是以PTT Gossiping作为知识库,透过文本相似度的比较取出与使用者输入最相似的文章标题,再从推文集内挑选出最可可靠的回覆,程式内容及实验过程请参见PTT-Chat_Generator. 项目地址:htt…

基于循环神经网络(RNN)的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术,基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统,系统将由以下几个部分构成:制作问答聊天数据集.RNN神经网络搭建.seq2seq模型训练.智能聊天.经过实验,确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应,且回复可以模仿朋友的语气风格. 关键词: RNN神经网络: seq2seq模型: 聊天机器人:TensorFlow: 一.设计目标 1.掌握聊天机器人系统原理: 2.掌握循环神经网络(RNN)原理: 3.掌握循环神经…

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer…

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模…

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级…

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO…

[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl…

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算…