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BiMPM
BiMPM
实战文本匹配【上】
引言今天来实现
BiMPM
模型进行文本匹配,数据集采用的是中文文本匹配数据集。内容较长,分为上下两部分。数据准备数据准备这里和之前的模型有些区别,主要是因为它同时有字符词表和单词词表。
愤怒的可乐
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2023-09-30 11:05
NLP项目实战
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文本匹配实战
BiMPM
文本匹配
[论文笔记]
BiMPM
提出了
BiMPM
(bilateralmulti-perspectivematching)模型:基于匹配-聚合(比较-聚合)框架;采用双向匹配提取交互特征;设计了四种特征匹配方法;提出多视角匹配操作单词
愤怒的可乐
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2023-09-11 07:22
论文翻译/笔记
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文本匹配[论文]
论文阅读
BiMPM
BIM+9大技术,你知多少?
BIMPM
、BIM云计算、BIM物联网……”BIM“什么?怎样?这是给你的答案。一、BIM+PM项目管理是项目管理的简称,项目管理是指在有限的时间、
bimatrix
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2023-03-29 19:57
bim
文本匹配、文本相似度模型之
BIMPM
自然语言句子的多视角匹配github:https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/
BIMPM
.py
发呆的比目鱼
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2022-09-24 07:48
文本匹配
自然语言处理
孪生网络图像相似度_文本蕴含之孪生网络(Siamese Network)
最近一直在分享自然语言推理和文本蕴含的相关论文,并且之前已经分享过三篇,分别是bilateralmulti-perspectivematching(
BiMPM
)模型、EnhancedSequentialInferenceModel
weixin_39778150
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2022-07-13 07:36
孪生网络图像相似度
Raki的读paper小记:NATURAL LANGUAGE INFERENCE OVER INTERACTION SPACE
1709.04348v2[cs.CL]26May2018本文介绍的是一个NLI(自然语言推理)模型,并且用DenselyInteractiveInferenceNetwork(DIIN)超越了我刚读的上一篇
BiMPM
爱睡觉的Raki
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2022-03-14 07:09
NLP
读paper
深度学习
机器学习
自然语言处理
nlp
人工智能
Pytorch相似度的计算(二)
本文章中的相似度计算方法摘抄自:
BiMPM
1带权重的cosine相似度计算这个方法与传统的cosine相似度计算方法不同之处就是为输入的两个向量增加了一个权重,可以通过训练权重来调节向量,获得更加精确的相似度
永远的小白虾
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2020-06-25 20:58
Pytorch
深度学习
pytorch
基于深度学习的语义匹配若干模型DSSM,ESIM,
BIMPM
, ABCNN
本项目介绍了语义匹配的几个模型,分别为:DSSMLearningDeepStructuredSemanticModelsforWebSearchusingClickthroughDataESIMEnhancedLSTMforNaturalLanguageInferencePair-CNNLearningtoRankShortTextPairswithConvolutionalDeepNeuralN
hebebryant
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2020-06-24 19:16
自然语言处理
语义匹配
文本相似度:Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
BilateralMulti-PerspectiveMatchingforNaturalLanguageSentences(自然语言句子的双边多视角匹配)IJCAI2017文章代码:https://github.com/zhiguowang/
BiMPM
浩比浩比
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2019-12-31 17:01
文本相似度
BiMPM
:Bilateral Multi-Perspctive Matching for Natural Language Sentences
导言本论文的工作主要是在'matching-aggregation'的sentencematching的框架下,通过增加模型的特征(实现P与Q的双向匹配和多视角匹配),来增加NLSM(Naturallanguagesentencematching)的accuracyRelationwork在NLSM中,主要有两个DL的框架:Siamese框架:介绍:在该框架中,相同的神经网络编码器(例如,CNN或
achun_haha
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2019-08-12 09:00
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