Simase_LSTM

基于Simase_LSTM的计算中文句子相似度经验总结与分享

深度学习在语音和图像领域大显神威之后，最近火力有集中到了自然语言处理上了。目前，最成功的成就在于wordembedding，成功落地的案例也有很多，比如机器翻译，智能对话，还比如作者所在从事的搜索排序、反垃圾、反作弊方面也有很多成功的应用。以中文为例，NLP最小单元是单个的字，然后是词，再然后是句子，段落，篇章，因此，DL在NPL的应用重点集中在句子，段落和文章级别，其中，句子之间的相似度计算也是
lqfarmer·2017-04-19 17:45

基于Simase_LSTM的计算中文句子相似度经验总结与分享

深度学习在语音和图像领域大显神威之后，最近火力有集中到了自然语言处理上了。目前，最成功的成就在于wordembedding，成功落地的案例也有很多，比如机器翻译，智能对话，还比如作者所在从事的搜索排序、反垃圾、反作弊方面也有很多成功的应用。以中文为例，NLP最小单元是单个的字，然后是词，再然后是句子，段落，篇章，因此，DL在NPL的应用重点集中在句子，段落和文章级别，其中，句子之间的相似度计算也是
lqfarmer·2017-04-19 17:00
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