笔记:Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching for Short Text Similarity Modeling 发表情况:EMNLP2019 发表作者:Jinfeng Rao FaceBook 模型提出:HCAN 摘要: 信息检索(IR)的核心问题是相关性匹配,即通过与用户查询的相关性来对文档进行排名.另一方面,可以将许多NLP问题(例如QA和PI)都可以视为语义匹配的变相问题,语义匹配用于测量两个短…

一.多shard场景下relevance score不准确问题     1.问题描述:            多个shard下,如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下,会导致在某个shard上document数量少的时候,计算该指定搜索条件的document的相关性评分要虚高.导致该document比实际真正想要返回的document的评分要高.     2.解决         (1)生产环境下,数据量大,尽可能实现均匀分配 数据量很大的话,其实一般情况下,在概…

Given an unsorted array, find the maximum difference between the successive elements in its sorted form. Try to solve it in linear time/space. Return 0 if the array contains less than 2 elements. You may assume all elements in the array are non-negat…

论文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果: 2. 利用更少的描述符,得到了比state-of-the-art更好的结果: 3. 实验研究了该系统的各个成分的有效作用,表明,MatchNet改善了手工设计 和 学习到的描述符加上对比函数: 4. 最后,作者 release 了训练的 MatchNet模型. 网…

Pytorch实现代码:https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab 创新点 cell-level and network-level search 以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构,即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型.AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中,进一步扩大了网络结构的范围. dense image prediction 之前的大多数NAS算法都是…

Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells 2019-04-24 14:49:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1810.10804.pdf 在过去的许多年,大家一直认为网络结构的设计是人类的事情.但是,近些年 NAS 的发展,打破了这种观念,用自动化的方法在给定的数据上设计合适的网络结构,变的势不可挡.本文在语义分割的任务上,尝…

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ…

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

论文概况 Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks是处理比较两个句子相似度的问题, 适用于解决智能客服问题匹配场景中用户提交的问句与知识库中问句的匹配. 文章将整个问题的解决分成两部分: 对句子进行建模, 将句子转换为某种向量表示. 这部分使用CNN完成 两个句子相似度衡量的方式. 这里是新颖的地方. 然后将衡量计算得到的相似度向量投入到Dense层中, 再根据目标接Output…

ABSTRACT: 此文在相关性方面介绍三项关键技术:ranking functions, semantic matching features, query rewriting: 此文内容基于拥有百亿url索引的yahoo搜素引擎: Keywords: learning to rank; query rewriting; semantic matching; deep learning; 1. INTRODUCTION 1)搜索相关性的发展: 早期 - concentrated on text…