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检索式模型介绍(二)

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发表于 2020-1-17 00:12:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
                                            对话机器人                        主要介绍一些对话机器人的算法以及paper。本专栏不是一个教程,只是简单的分享一些自己看过的paper或者实现过的算法。                        
一夜了                                                                ¥9.90                                                                                                                        去订阅
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  • 这个系列的文章主要是介绍一些可以作为文本匹配工作的一些模型,有些是比较基础的算法,例如bm25。有些模型是基于深度学习的架构,比如说deepMatch模型。个人认为文本匹配的任务有两种实现方式,一个是学习不同domain中text的represation,然后利用represation计算score,这个的score可以是相似度(cosine,欧式距离等)。当然一般的处理是直接用dot pruduct。 第二种方式是利用sentence中不同词的特征直接计算相似度。这类的方法如deepMatch等。
  • 当然,大部分的算法模型,都是从相关的论文里面总结,由于个人水品有限,还是会有一些疏漏,请多多指正。
六 ARC-I模型[1]

6.1 简介

  • 模型主要是来自华为发的一篇paper,论文里面提出了两个模型分别为ARC-I和ARC-II。这里主要介绍一下ARC-I模型。首先,ARC-I模型是基于CNN的网络结构。主要的思路是针对q和r分别利用cnn提取特征,学习到对应的向量表示。然后在这两个向量表示基础上,加上一层MLP,最后得到相应的匹配程度得分。算法具体结构图如下所示:

6.2 算法结构

  • 首先一个sentence中的每个segment可以表示为一个向量,从而一个sentence可以表示为一个二维矩阵。
  • 针对二维矩阵,可以通过卷积进行处理:

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发表于 2020-1-18 16:26:40 | 显示全部楼层
其实我一直觉得楼主的品味不错!呵呵![www.12360.co]
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发表于 2020-1-22 03:49:02 | 显示全部楼层
楼主太厉害了!楼主,I*老*虎*U![www.12360.co]
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发表于 2020-1-22 19:20:31 | 显示全部楼层
我看不错噢 谢谢楼主![www.12360.co]
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发表于 2020-1-22 22:42:09 | 显示全部楼层
感谢楼主的无私分享![www.12360.co]
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发表于 2020-1-23 18:05:03 | 显示全部楼层
楼主,大恩不言谢了![www.12360.co]
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发表于 2020-1-24 17:20:01 | 显示全部楼层
这东西我收了!谢谢楼主![www.12360.co]
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发表于 2020-1-25 04:39:11 | 显示全部楼层
既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧![www.12360.co]
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发表于 2020-2-22 02:36:21 | 显示全部楼层
这个帖子不回对不起自己![www.12360.co]
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发表于 2020-2-25 03:07:53 | 显示全部楼层
楼主,我太崇拜你了![www.12360.co]
社区不能没有像楼主这样的人才啊!
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