更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

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 结果对,如

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构

1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 有一个这样的场景,QA对话系统,

1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. 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sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

MathExam小学一二年级计算题生成器v1.0 一.预估与实际 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 • Estimate • 估计这个任务需要多少时间 880 1540 Development 开发 • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术) 60 100 • Design Spec • 生成设计文档 20 20 • Design Review • 设计复审 10 20 • Co

MathExamV2.0四则混合运算计算题生成器----211606360 丁培晖 211606343 杨宇潇 一.预估与实际 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 • Estimate • 估计这个任务需要多少时间 60 100 Development 开发 • Analysis • 需求分析 (包括学习新技术) 360 440 • Design Spec • 生成设计文档 20 20 • D

一.进度管理里的历时三点估算历时的三点估算可能会出现在进度管理的计算题里.以下公式,大家要记住:说一下历时的三点估算中的几个值:1.最有可能的历时估算:Tm2.最乐观的历时估算: To3.最悲观的历时估算: Tp4.活动历时的均值=(To+4Tm+Tp)/65.由于是估算,难免有误差,其方差=(Tp-To)/6此处的方差与正态分布中的西格玛含义不同.西格玛是一个概率.1 西格玛是指活动在(平均值减1 个标准差,平均值加1 个标准差)内完成的概率,是一个常数,0.6827.例题:某项目完成估计需要

我在课堂上基本完成了输出100道题和创建文档,但是因为对输入输出流不熟悉,所以并没有实现将输出的计算题导出到文档里,在课下我又请教了宿舍的大佬,基本完成如下: 源代码: import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.Ou

四.计算题 打开连接 输入后发现只能输入一个数字,在火狐浏览器中按F12,打开查看器 ,如图所示修改最大长度 输入答案后验证,当当当~~flag出现

计算题 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 一个简单的计算,你需要计算f(m,n),其定义如下: 当m=1时,f(m,n)=n: 当n=1时,f(m,n)=m: 当m>1,n>1时,f(m,n)= f(m-1,n)+ f(m,n-1) Input 第一行包含一个整数T(1<=T<=100),表示下面的数据组数. 以下T行,其中每组数据有两个整数m,n(1<=m,n<=2000),

前几天一个同学在看一段代码,内容是使用gensim包提供的Word2Vec方法训练得到词向量,里面有几个变量code.count.index.point看不懂,就向我求助,我大概给他讲了下code是哈夫曼编码,count应该是这个词在训练语料中出现的计数,point应该是在建树的过程中 路径的节点等等,这个算法我13.14年的时候就看过,所以他的问题没把我难住.可是自己现在的工作内容和以前喜欢的NLP相关不大,为了给他讲解一下算法同时也练一下手,就打算用TensorFlow实现一个简化版的w2v

参考:http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699word2vector是一个把词转换成词向量的一个程序,能够把词映射到K维向量空间,甚至词与词之间 的向量操作还能和语义相对应.如果换个思路,把词当做feature,那么word2vec就可以把feature映射到K维向量空间, 一.什么是 word2vec? 采用的模型有 CBOW(Continuous Bag-Of-Words,即连续的词袋模型)和 Skip-Gram 两种 word2vec

https://cloud.tencent.com/developer/article/1005600

Page 1Published as a conference paper at ICLR 2017AS IMPLE BUT T OUGH - TO -B EAT B ASELINE FOR S EN -TENCE E MBEDDINGSSanjeev Arora, Yingyu Liang, Tengyu MaPrinceton University{arora,yingyul,tengyu}@cs.princeton.eduA BSTRACTThe success of neural net

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于

思路 和玩游戏一题类似 定义\(A_k(x)=\sum_{i=0}^\infty a_k^ix^i=\frac{1}{1-a_kx}\) 用\(\ln 'x\)代替\(\frac{1}{x}\), 所以就是求 \[ f(x)=\sum_{i=1}^n \ln'(1-a_ix) \] 这样没法快速计算 所以再设\(G(x)=\sum _{i=1}^n (ln(1-a_ix))'\) 所以 \[ G(x)=\sum_{i=1}^n\frac{-a_i}{1-a_ix} \] 所以 \[ f(x)=-

求 $k=1,2,\cdots,n \space \space \sum\limits_{i=1}^n a_i^k$ $n \leq 2 \times 10^5$ sol: 时隔多年终于卡过去了 之前 $O(nlog^2n) + O(nlogn)$ 卡了我的 $O(nlog^2n) + O(nlog^2n)$ ,有点自闭 然后 fread + 编译优化 + 预处理单位根 + 不在 fft 里计算 rev 数组大力卡进时限 #include <bits/stdc++.h> #define LL

链接    https://www.codechef.com/FEB18/problems/CHANOQ/ Chef and odd queries Problem Code: CHANOQ Chef has N segments. For each i (1 ≤ i ≤ N), the i-th segment starts at point Li and ends at point Ri (let's denote it by [Li,  Ri]). Let's say that a seg

author: cust-- ZKe --------------------- 这里以连乘积加括号问题为背景: 由于矩阵的乘积满足结合律,且矩阵乘积必须满足左边矩阵的列数的等于右边矩阵的行数,不同的计算顺序,需要的乘法运算次数不一样.加括号可以改变计算顺序,合理安排计算顺序可以大大降低计算次数. 给乘积算式加括号的方法数是一个计数问题.它的模型是卡特兰数. 比如有矩阵A,B,C,D,有五种加括号方式 ((A*B)*C)*D (A*(B*C))*D (A*B)*(C*D) A*(B*(C*D))