就是使用生成式模型,text generation,
本來是判斷TextA和TextB1-TextB100的match score,再對100個進行rank,
改爲TextA生成TextB,直接生成出score最高的TextB,
不過text generation的baseline是textmatch模型+隨機選擇負例,
還需要實驗對比。
一種貌似可以解決textmatch模型不好構造負例的方案
發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章
TensorFlow 使用上個模型輸出的一個向量表示 來給RNN生成一段文本
guotong1988
2020-07-03 23:26:00
短文本分類數據集(英文)
https://opendata.stackexchange.com/questions/6080/data-sets-for-short-text-classification
guotong1988
2020-06-21 19:00:29
imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分類數據集
guotong1988
2020-06-21 19:00:29
tensorflow2.0 在pycharm下無提示
旧梦如烟
2020-06-21 12:01:29
TF預測服務接口上線後內存泄漏'std::bad_alloc'等問題集錦
heivy
2020-06-21 02:14:54
機器學習 相關算法原理及推導詳解(目錄頁)
June__11
2020-06-20 02:30:58
循環神經網絡(RNN)的工作方式(一)
hfutdog
2020-06-17 14:28:16
python 正則匹配後去掉正則表達式本身
guotong1988
2020-06-16 05:33:53
四篇應該仔細讀的關於文本分析的tutorial類文章
wukk007
2020-06-16 05:27:41
【Python+中文自然語言處理】(一) NLTK庫
奋青的那些事
2020-06-16 02:37:59
基於word2vec的QA demo
AI算法工程师YC
2020-06-12 18:01:13
基於Tensorflow裏CNN文本分類
AI算法工程师YC
2020-06-12 18:01:13
基於bag of words 和 word2Vec 的影評情緒分類
AI算法工程师YC
2020-06-12 18:01:13
textmatch(文本匹配)模型輸出score卡閾值一個細節
guotong1988
2020-06-03 12:17:36