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凯时kashbet:太高!海口东门社区意见箱投递口离地面2米

文章来源:凯时kashbet    发布时间:2018年09月23日 05:48  【字号:      】

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近年来,基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展(尤其是学习语义文本表示),这些深度方法给人们带来了全新的应用,且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能。本文讨论了两篇关于谷歌语义表示最新进展的论文,以及两种可在 TensorFlow Hub 上下载的新模型。

语义文本相似度

在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中,我们引入一种新的方式来学习语义文本相似的句子表示。直观的说,如果句子的回答分布相似,则它们在语义上是相似的。例如,「你多大了?」以及「你的年龄是多少?」都是关于年龄的问题,可以通过类似的回答,例如「我 20 岁」来回答。相比之下,虽然「你好吗?」和「你多大了?」包含的单词几乎相同,但它们的含义却大相径庭,所以对应的回答也相去甚远。

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(责任编辑:郝帅杰)

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