AI工程专家-秦

对智能问答系统来说，文本相似度技术的核心目标是通过衡量用户问题与已存在问题或答案的相似性，自动或辅助提供准确、快速的回应。对于电商智能客服接待流程来说，这种技术极大地减少了重复回答…

在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度的计算是一个重要的研究课题。本文将介绍几种传统的文本相似度计算方法，包括基于词频的方法、基于编辑距离的方法以及基于向量空间模型的方法。并且，…

一、什么是词嵌入？ 词嵌入是将词语映射到高维向量空间的技术，使得语义相似的词在向量空间中的距离较近。通过这种方法，我们可以更好地理解词语之间的语义关系。 示例： 在客服问答系统中，…

一、为什么文本相似度计算重要？ 文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，用于衡量两个文本片段之间的相似程度。这项技术在众多应用场景中发挥着重要作用，包括搜索引擎优化…

adapter出现背景 自从bert出现以来，全模型微调（Fine-Tune）可以在下游任务中充分利用 预训练数据中包含的知识，逐步在下游任务中占据主流。但是Fine-Tune的显…

embedding-model是将自然语言转换成稠密向量的模型。我们日常使用的embedding-model大多是基于Bert进行数据微调得到的。但是是否只有bert这种auto-…