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【文本匹配】交互型模型

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2023-4-13 21:16 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    【文本匹配】交互型模型5 B: f: K. I; f- A! B7 E  ]# n
    ' e  J" Y; W/ a( i2 o% a" ~
    表示型的文本匹配模型存在两大问题:(1)对各文本抽取的仅仅是最后的语义向量,其中的信息损失难以衡量;(2)缺乏对文本pair间词法、句法信息的比较5 d& e$ T( F* x" d7 G1 I- m3 _7 P7 }

    ; D: T% `, l7 U* b5 m. P' ?而交互型的文本匹配模型通过尽早在文本pair间进行信息交互,能够改善上述问题。, s" D* x8 P6 C" ~2 C/ x

    $ \$ M; q, g3 G9 d, Q& L基于交互的匹配模型的基本结构包括:
    5 v3 e- V$ s9 p* A0 Y4 I7 H9 x9 M' c1 D5 r
    (1)嵌入层,即文本细粒度的嵌入表示;
    2 [1 |' k8 f6 C
    3 z0 j5 r- @7 M8 r(2)编码层,在嵌入表示的基础上进一步编码;
    ! E3 Z9 I2 @5 a3 G! h, u) O: \6 a: ~* u. Z
    (3)匹配层:将文本对的编码层输出进行交互、对比,得到各文本强化后的向量表征,或者直接得到统一的向量表征;
    8 ?  b! ?9 e/ n# X0 v/ x+ E
    8 [6 E$ H. g( ]( p- A(4)融合层:对匹配层输出向量进一步压缩、融合;- t! w* O* y# z6 e# b3 ^% x

    + e: o7 [; y+ ?. d- W* a(5)预测层:基于文本对融合后的向量进行文本关系的预测。5 m$ t/ S8 k+ _- N2 Q4 Q
    / w  E6 L% F0 V' g$ o9 k

    9 i( Z  F) G  q: O! i) `6 w0 S, T+ S& V1 g' y" I
    1. ARC-II
    * j" n! g/ [- S4 DARC-II模型是和表示型模型ARC-I模型在同一篇论文中提出的姊妹模型,采用pair-wise ranking loss的目标函数。) J) A# I. j$ [/ ]

    % o/ Q5 N* u+ a" J% o% L其核心结构为匹配层的设计:% ~! G/ Z' Z8 P$ m2 {

    ( J+ a7 U" F7 T! l" ^(1)对文本pair的n-gram Embedding结果进行拼接,然后利用1-D CNN得到文本S_X中任一token i和文本S_Y中任一token j的交互张量元素M_{ij}。该操作既然考虑了n-gram滑动窗口对于local信息的捕捉,也通过拼接实现了文本pair间低层级的交互。
    4 f7 b% O9 A1 ~& h& c( ]- R* K. e# p$ R; c0 }% t
    (2)对交互张量进行堆叠的global max-pooling和2D-CNN操作,从而扩大感受野。
    4 U, O' S& v7 B4 u1 m: u3 V: m8 A2 S) L1 Q( k' U
    2. PairCNN
    % _2 P! ]! z3 d5 [PairCNN并没有选择在Embedding后直接进行query-doc间的交互,而是首先通过TextCNN的方式分别得到query和doc的向量表征,然后通过一个中间Matrix对query和doc向量进行交互得到pair的相似度向量,然后将query的向量表征、doc的向量表征、相似度向量以及其它的特征向量进行拼接,最后经过两层的MPL得到最后的二分类向量。0 k: Y8 y3 x# \$ i; j0 k) b
    : G: k2 Q- h8 n+ q) o
    PairCNN的模型架构中的亮点在于各View向量的拼接,既能利用原始的语义向量,还能够很便捷的融入外部特征。- P" @" T- b0 {- s

    7 A  d3 H1 F3 ?( o6 Y3. MatchPyramid+ [' n8 |( x0 j: F7 S0 b
    无论是ARC-II中的n-gram拼接+1D conv还是Pair-CNN中的中间Matrix虽然均通过运算最终达到了信息交互的作用,但其定义还不够显式和明确,MatchPyramid借鉴图像卷积网络的思想,更加显式的定义了细粒度交互的过程。
    ; I( P! d8 c2 C7 aMatchPyramid通过两文本各token embedding间的直接交互构造出匹配矩阵,然后将其视为图片进行2D卷积和2D池化,最后Flatten接MLP计算得匹配分数。本文共提出了三种匹配矩阵的构造方式:( ]3 f, N5 I3 |3 l' Y! D

    " L7 M2 O) E4 u$ D# I4 ~(1)Indicator:0-1型,即一样的token取1,否则取0;这种做法无法涵盖同义多词的情况;) @; U7 c- O) H9 ~8 O
    / ?, S) P0 i+ M  B/ j5 R
    (2)Cosine:即词向量的夹角余弦;
    9 V, x8 ?) J, @- B8 V7 l% O6 n  K" ~+ L" W
    (3)Dot Product:即词向量的内积
    6 b& }& c  S* o2 I9 m& N4 {9 ?& o) l3 o. y1 u- W0 {
    此外值得注意的是因为各个文本pair中句子长度的不一致,本文并没有采用padding到max-lenght的惯用做法,而是采用了更灵活的动态池化层,以保证MPL层参数个数的固定。% X: J) }/ p# Q9 [0 \% ]9 z
    ; y% g' E+ E4 C# @9 V* N1 U
    4. DecAtt+ K3 v) l% d, l0 f" q6 U
    DecAtt将注意力机制引入到交互型文本匹配模型中,从而得到各token信息交互后增强后的向量表征。
    . i3 b* Q# l3 R( X
    5 g+ {& c' r) R( J5 B模型被概括为如下层级模块:
    " F) x2 n9 S! m  |
    9 D. |+ G% e8 A5 y7 u(1)Attend层:文章提供了两种注意力方案,分别为文本间的cross-attention,以及各文本内的intra-attention。具体而言,分别采用前向网络F和F_{intra}对文本token embedding进行编码,然后通过F(x)F(y)计算cross-attention的score,以及F_{intra}(x)F_{intra}(y)计算self-attention的score。然后利用softmax将attention score进行归一化,再对各token embedding进行加权平均,得到当前query token处的增强表征,最后与原始token embedding进行拼接计为attend后的最终embedding。
    $ p* K  m- g* e& c2 C$ Y. \6 k' d. i; r8 C5 L6 c- }  k6 k
    (2)Compare层:将前序Attend层计算得到的最终embedding,喂入一个全连接层进行向量维度的压缩。. ?" M6 y# h5 y

    0 n0 ?3 G9 V- b" ?2 n3 ~1 |(3)Aggregate层:将每个文本各token处压缩后的向量进行简单的求和,再拼接起来通过MPL得到最后的匹配得分。
    & Q9 B- `% M0 ^- T
    % i# Y9 o8 S. [$ p8 s5. CompAgg
    5 C' U& E6 A1 F8 s0 uCompAgg详细对比了在文本间cross-attention得到的各token向量表征与原始token向量进行compare的各种方案。
    9 T' T  t/ h" {7 m
    ' ]  l7 x2 C- r8 V& Z/ b该模型的主要结构包括:
    & {7 N3 G. i0 y. u# Z+ Z9 R5 Z# z, |. d& V: ?! t6 z: r
    (1)reprocessing层:采用类似于LSTM/GRU的神经网络得到token的深层表示(图中的\bar a_i);
    & B! w. P- u; q* r$ P
    3 U; a2 x7 s4 n9 ]( [1 {2 `6 E2 r& p(2)Attention层:利用软注意力机制计算文本间的cross-attention(与DecAtt相同),从而得到各token处交互后的向量表示(图中的h_i);
    $ z6 e4 F  U. n: i4 }* T/ [" |5 M6 f% T" ~2 l
    (3)Comparison层:通过各种网络结构或计算将\bar a_i和h_i计算求得各token的最终表征。& z) K4 ?. O) O; t$ L

    $ y5 o; t! S8 H6 o- o8 P(4)Aggregation层:利用CNN网络对Comparison层的输出进行计算,得到最后的匹配得分。
    2 H1 W* j; i6 Y" Y9 B- b$ ]4 T5 I* L, I! h% M. y
    其中Comparison层的构造方式包括:
    2 g9 A# w( \* O5 h
    . ?' h( g3 x$ U0 T1 q(1)矩阵乘法,类似于Pair-CNN中的中间Matrix
    4 E8 v( [# [+ v( B; U* B+ w- a- y% E; k& Y* A
    (2)前向神经网络,即将\bar a_i和h_i进行拼接,然后利用输入FFN;8 c: l8 ~+ c4 V; B

    3 _) c+ L. K4 a. v5 b(3)分别计算cosine和欧式距离,然后拼接;
    5 |# ^. h4 P# I6 H* K* G4 C- m! E# e) U
    (4)各维度进行减法;
    6 v0 Q( U' X. S* P4 g/ j
    , i. {/ U  e% z2 v) G& m(5)各维度进行乘法;# @' B1 o% q% G5 q

    0 o! e. o# \9 M+ Z' f(6)各维度进行减法和乘法,然后再接一个前向网络。* i9 _, J9 \: `3 \$ h* ^

    - @2 D) B6 v+ W- y6. ABCNN! J: |2 n2 p; c1 c
    ABCNN是将Attention机制作用于BCNN架构的文本匹配模型。
    ' l  P0 E, U; D' h; I5 B& `9 `! f4 n! A$ e, a5 T/ o2 t
    6.1 BCNN
    & V. I" ~) x; s! e% g首先简单介绍下BCNN架构:
    $ K( B9 [. L' F  h" h0 f
    3 {$ @# ^1 t- |; J% D# Y& {+ M- JBCNN的整体结构比较简单:(1)输入层;(2)卷积层,因为采用了反卷积的形式,所以在size上会增加;6 N& y# g. @. w5 J4 ^0 P
    + l8 b9 ~6 n, i# k6 t1 C  {
    (3)池化层,采用了两种池化模式,在模型开始阶段采用的是local平均池化,在最后句子向量的抽取时采用了global平均池化;(4)预测层,句子向量拼接后采用LR得到最后的匹配得分。
    - \; ]: @$ N6 H
    # _1 J5 t; M. V7 z, nABCNN共包括三种变形,下面依次介绍。7 i7 f& j- u* [6 Z! `/ e

    $ ]  o8 a4 f# h6.2 ABCNN
    $ a8 _+ b. z0 k% O1 G
    % R& e- S- s& A# q3 d  Z& LABCNN-1直接将Attention机制作用于word embedding层,得到phrase 级的词向量表示。区别于CompAgg中的软注意力机制,ABCNN-1直接基于下式得到注意力矩阵: A i j = 1 1 + ∣ x i − y j ∣ A_{ij}=\frac{1}{1+|x_i-y_j|} A 0 S. H" r0 x1 X0 f) Y0 p7 A$ h
    ij& c- ]/ H8 K( [
    ​       
    ( W6 z+ E; o& }2 @1 X, Z3 V+ Q5 R = * X2 g% C! T9 @# |6 M
    1+∣x
    3 i5 _1 [* Y6 K; I. U" hi
      O% t* ~1 Z8 ?, p7 r) j​        * ^  X& Q8 @9 l
    −y
    5 W: B' S, D" m- L( Gj
    8 h& j7 p% m9 n​       
    - i, R- f+ q2 R  K7 y( W) m* v) [) q: x( m' e
    1- ?9 _- p/ N' ^+ j5 K
    ​       
    8 f2 k( \  z3 g+ `9 W" ~ ,然后分别乘以可学习的权重矩阵 W 0 W_0 W
    , n+ k* v1 |$ l" d* W0
    ! W0 r6 ?0 L  a" Q​          l( {  G' r( {- u& \
    和 W 1 W_1 W
    ! ~2 o  o5 P- R$ ^) C) n1
    4 A* {* A, e' U8 }& M​       
    ; A; Y7 Y- v$ m/ H, y/ |2 C( u 得到attetion feature map。
    ! B% v( n: I1 o' S* P+ l( g: P3 q9 B: J# k# a$ A! \7 w2 R3 M
    6.3 ABCNN-2. G  J( |% H# D

    $ h6 W5 Z4 Q, q" n3 KABCNN-2将Attention机制作用于word embedding层后的反卷积层的输出结果,其中注意力矩阵的计算原理与ABCNN-1一致。然后将注意力矩阵沿着row和col的方向分别求和,分别代表着各文本token的attention socre;接着将反卷积层的输出结果与attention socre进行加权平均池化,得到与输入层相同shape的特征图。
      F* F& g* J0 p: H* m3 a
    ( @: X  n( [; V6.4 ABCNN-3  s! s# i: K9 n' h+ v
    $ ~% [+ u+ y9 }9 \9 U; C- s
    ABCNN-3的基本模块可视为ABCNN-1和ABCNN-2的堆叠,即在嵌入层和卷积层上面都引入了attention的机制用来增强对token向量的表示。
    9 r9 F) d5 T" Q
    1 e* y# t* K" L6 M! |7. ESIM
    9 p8 H: b4 h$ ]1 }5 u$ n( LESIM模型基于NLI任务给出了一种强有力的交互型匹配方法。其采用了BiLSTM和Tree-LSTM分别对文本序列和文本解析树进行编码,其亮点在于:
    ' B( o" d( Y# h8 s
    ) B0 d$ r0 B. b% J2 `(1)匹配层定义了cross-attention得到各token的向量表示与原token向量间的详细交互关系,即采用 [ a ˉ , a ^ , a ˉ − a ^ , a ˉ ∗ a ^ ] [\bar a, \hat a,\bar a-\hat a,\bar a* \hat a] [ - e8 K1 ^7 V3 i! \4 c
    a
    5 ^; q# d0 y! R7 r- Xˉ' Q8 f) q/ Y+ G9 d
    ,
    ! t6 `% |. p# k, oa
    % `! ?0 j. H) V8 Q" z' e" X: J( y^
    8 L" _9 i- Z  E. C ,
    7 B' b  H0 M7 k- O$ y  o" m+ Ia
    & t) Q) L& z& t! eˉ
    & P6 E$ P( l4 z. C- v5 o, c/ k
    7 m' E3 X. }, Y: `8 Ma
    - P9 X* U! \2 ?; [^8 o' }$ R( H7 ]& q' ~
    ,
    0 ~9 n. {5 I' ?) j8 La2 B$ B0 i5 G1 O! r( o! S% Z. O
    ˉ% T& ?$ Q2 x, H3 `
    1 L% v! b3 U, U0 N' _& ?) g6 M" a
    a$ ]1 l$ z& a9 @
    ^
    2 B3 G0 l  r0 @# d ]作为最终文本token的向量表示,这也成为后续文本匹配模型的惯用做法。
    9 H; R  E' T( S" j. C
    2 {& d( N# ?" l$ y! C+ f( \, e& I(2)聚合层通过BiLSTM得到各文本token的编码,从而进一步增强了文本序列的信息传递;
    2 d5 i/ `3 r5 W6 O5 `
    + ~" T, J$ J! k- u6 e( p; e# [/ V(3)预测层通过拼接各文本token编码的max-pooling和mean-pooling结果,再经过MPL进行匹配预测。! n/ q) N: p0 X
    + f( q  I3 N1 [. G# q2 T
    ! l; H0 P: ]$ N0 M$ ^$ @9 L

    & N+ E. p2 I2 H* K/ N2 d8. Bimpm
      @. F6 ?- g9 CBimpm可视为对之前各类交互型文本匹配模型的一次总结。* I. C9 s0 ?0 A3 W- _8 ^" h# l" `

    1 i5 _' l' K: K7 r& |8 ~5 Q该模型在各层的具体做法总结如下:7 l3 F  {/ e8 x8 s2 K
    3 @+ r# D' D, g: s, Q
    (1)编码层采用BiLSTM得到每个token隐层的向量表示;: R5 i( W' r! t, Z, f4 g: {! _" t
    9 |& z: P- a. n9 h3 _$ I
    (2)匹配层遵循 m k = c o s i n e ( W k ∗ v 1 , W k ∗ v 2 ) m_k=cosine(W_k*v_1,W_k*v_2) m 5 \3 A$ T& h; k4 V! _$ i
    k7 y# ]7 P: c  s
    ​        % y- s# A5 L/ o5 |9 o9 g
    =cosine(W
    * G4 `! z( G& A% M$ s/ y/ Ik
    ' k+ m4 V  u/ G/ U8 D​        / m# y- s. u9 z/ f. l+ Q
    ∗v
    : Z1 n, a- a/ v13 ~9 O2 c0 A: C+ S" Z& U1 w" k5 g
    ​       
    8 q& m$ }9 Z3 j6 V) \# v1 D1 Q8 U ,W & L0 Z% `8 ]% W5 N+ \6 D# R/ |' Y
    k
    / [& T" e, |+ O​       
    " k9 Q; [% K( k- q ∗v 7 U# J2 ]5 B/ T; k1 S7 d( h
    2
    % F7 P3 Z0 [! A2 [3 _​       
    ' s+ [2 a5 P+ w' |9 B )的方式可以得到两个文本的任意token pair之间在第k个view下的匹配关系,至于 v 1 v_1 v
    , O+ C9 W9 j. c1
    . H  Q  r; A  `6 f​       
    $ J# g  H4 H: v* C 和 v 2 v_2 v
    0 P/ B! W1 e$ H7 `24 E( P; M1 Q' E7 ~9 x/ R
    ​       
    8 F8 u) }5 v0 N: j- f- z6 s 如何取,文章提供了4种策略:- `! K: K8 {, u4 ]; D
    8 p& O+ v1 l# C# K6 T' |  W4 ]9 B+ U
    策略一:其中一个句子取各token隐层的向量表示,另一个句子采用隐层最后时间步处的输出;, g. h( p" {# I  k5 r& ?% h
    策略二:其中一个句子取各token隐层的向量表示,另一个句子采用隐层各时间步输出与之匹配后取再取Max-Pooling值;3 R0 f, ~% W/ U. f
    策略三:其中一个句子取各token隐层的向量表示,另一个句子采用cross-attentive后得到的加权句子向量;
    , }+ u  \6 g/ A% c策略四:其中一个句子取各token隐层的向量表示,另一个句子采用cross-attentive后attention score最高处token的向量作为句子向量。; v9 y  ^) S! P2 \% d8 |$ r( s  l. b5 k( P
    这四种策略的区别在于对句子向量的计算不同。
    : e; |- B- l" `8 G
    $ q! P0 O0 Y5 |: q+ J! g( M/ s9 M4 i8 J9 |. ]. a
    (3)聚合层,首先对上面各种策略得到的输出层再通过一层BiLSTM层,然后将各策略下最后时间步的输出进行拼接,得到最后的聚合向量;0 K  \- X0 s/ ~! H7 x  A$ O

    % H4 z- i  b- p4 X  y, y. V(4)预测层:两层MPL+softmax
    ) W) ?% y' t* v! x# L
    ! o# M$ q& M9 m1 F' {1 M+ D9. HCAN% _1 j+ c+ G* o1 \( N) F, b, H
    HCAN是除Bert类模型外在文本匹配领域表现最为优异的深度模型之一,其采用了较为复杂的模型结构。
    4 p# A3 k# D; Q& ?6 [- C1 N  q
    " D: q/ Z/ D6 ^: ~; y$ X; |针对于信息抽取问题,文章首先分析了相关性匹配和语义匹配的差异:: O: g: m1 M$ u/ Q8 R, [
    # [7 g; ]) t1 a, z( }; ?
    (1)相关性匹配主要关注于关键词的对比,因此更关注低层级词法、语法结构层面的匹配性;
    # H* f- Q( H  W8 a; H; Y' ?/ k# J" ]( C
    (2)语义匹配代表着文本的平均意义,因此其关注更高、更丑想的语义层面的匹配性。' g' W, |  O1 X4 |( [3 ~

    * e9 S+ |0 n6 d# F7 p2 J( \6 X  J6 I该模型首先采用三类混合的编码器对query和context进行编码:
    1 b: ?9 A6 {2 K( @* l
    # c+ A4 n% A; e' \$ S(1)深层相同卷积核大小的CNN编码器;
    + h; j- e2 I) K, B0 B' c6 e% f' p- y' P( J' S" z! y2 l4 D: \
    (2)不同卷积核大小的CNN编码器的并行编码;0 X3 I& F6 t: c" W, Z" w$ E+ w

    7 b$ G7 |7 F! N' c7 t" G; q(3)沿着时序方向的stacked BiLSTM编码;( ?2 e: [$ R" l# F* j. |

    & }# P( W5 S; H* Z9 s5 Z对于前两者,通过控制卷积核的大小可以更好的捕捉词法和句法特征,即符合相关性匹配的目的;而对于后者,其能表征更长距离的文本意义,满足语义匹配的目的。% L5 x0 |9 R0 j5 |- L0 s3 K
    $ T$ U- k! b/ a9 M
    在这三类编码器的编码结果基础上,模型分别进行了相关性匹配和语义匹配操作。其中相关性匹配主要采用各phrase间内积+max pooling/mean pooling的方式获取相关性特征,并通过IDF指进行各phrase的权重调整。而在语义匹配中,模型采用了精心设计的co-attention机制,并最终通过BiLSTM层输出结果。5 J1 ~+ {# X# C+ t
    / p! l8 e3 }  R
    最后的预测层仍采用MPL+softmax进行预测。8 s  q8 A& {- z9 g9 J0 K

    ! J  ]1 B0 w2 b5 V( K: n0 M10. 小结* Y; ~4 b! ~  l: @2 D8 X( A
    交互型语言匹配模型由于引入各种花式attention,其模型的精细度和复杂度普遍强于表示型语言模型。交互型语言匹配模型通过尽早让文本进行交互(可以发生在Embedding和/或Encoding之后)实现了词法、句法层面信息的匹配,因此其效果也普遍较表示型语言模型更好。2 f/ N7 q: Z# G( _( x

    / x/ F9 k7 {( e, m5 x( u6 l4 ^【Reference】- O" s& K4 I7 ~3 g& H' ?

    2 w/ C! O- _% \/ g' U& x9 N) w" OARC-II: Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences" ]6 u- A: R2 Y

    0 x1 S& b7 q% Q2 @9 `PairCNN: Learning to Rank Short Text Pairs with Convolutional Deep Neural Networks8 U! }9 @0 Z% Q' W. r) t$ ?

    ( W4 ]1 b6 z+ `4 A6 HMatchPyramid: Text Matching as Image Recognition' `; |8 H! m; g
    ) G/ N- g  t$ Q/ {* l0 i3 H( k$ \
    DecAtt: A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference
    - p2 |3 `8 W' m: ], {7 ]0 j. P: j
    CompAgg: A Compare-Aggregate Model for Matching Text Sequences
    % K& |# F: w& U$ N: q( x8 T
    ! T; Y/ F7 d, q# v! L. hABCNN: ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network- K) s4 g) u2 S& c) l# n. g& j# w
    for Modeling Sentence Pairs
    ) q; h, [3 e. D2 S6 }4 c. Y
    # C& M, m& |" e' W, e2 d0 B; R4 m+ hESIM: Enhanced LSTM for Natural Language Inference
    4 `2 G7 a+ _4 G7 R. u, g2 s5 a: K% E2 A# O* X6 |# m
    Bimpm: Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences9 x1 T$ s4 m3 X6 |3 t2 U  U0 j

    4 x7 j' p8 p, k& E6 T; |! cHCAN: Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching5 [) A5 }6 a+ q$ @7 r3 z
    for Short Text Similarity Modeling
    ( R6 q5 `# \5 Q, H8 c, {1 @! I1 Y! I! z; Z. ^( D' }5 m- i
    文本匹配相关方向打卡点总结(数据,场景,论文,开源工具)9 E+ _; d7 j& ~6 J2 H% N

    1 d% y9 k8 P4 @$ p$ F$ g谈谈文本匹配和多轮检索
    ) a2 e; |  H" o& q- n) x
    6 _5 L( e0 w: o! U7 K贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一:表示型  [5 o, R6 `' n" F; @' e
    ————————————————8 [( O, B& O8 E$ T# J" b" L
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