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2019-06-24 中新经纬

   

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彩票大奖不可信下面,我们将讨论两篇关于Google语义表示最新进展的论文,以及在TensorFlowHub上可以下载使用的两个新模型,我们希望开发者能够使用这些模型来构建新的、令人兴奋的应用程序。在从对话中学习语义文本相似性(LearningSemanticTextualSimilarityfromConversations)这篇论文中,我们引入了一种新的方法来学习语义文本相似性的句子表示。基于的想法是:如果句子有相似的反应分布,那么它们在语义上是相似的。例如,你多大了?和你的年龄是多少?这两个问题都是关于年龄的问题,可以用类似的回答作为响应,比如我20岁。相比之下,你好吗?和你多大了?"包含几乎相同的单词,它们有非常不同的含义并会对应不同的响应。通用句子编码器在这项工作中,我们的目标是通过一种响应式的分类任务来学习语义相似性,具体方法如下:给定一个对话输入,我们希望从一组随机选择的响应中对正确的响应进行分类。但是,最终的目标是学习一种能够返回表示各种自然语言关系编码的模型,包括相似性和关联性。通过添加另一个预测任务(在本例中是SNLIentailment数据集),并通过共享编码层强制执行,我们在相似度量方面获得了更好的性能,相似度的衡量指标有很多,例如用于句子相似性基准性度量的STSBenchmark和用于衡量一个问题/问题相似任务的CQAtaskB指标。这是因为逻辑推理与简单的等价性有很大的不同,并且为学习复杂的语义表示提供了更多的借鉴意义。

贪玩蓝月打到其他的技能书【新智元导读】自然语言理解研究的快速发展,特别是在学习语义文本表示方面的发展可以促进一些新颖的产品,如自动写作和TalktoBooks搜索等。本文介绍了谷歌在语义文本表示方面的最新进展,以及开源的两个新模型。除了上面描述的通用句子编码器模型之外,我们还在TensorFlowHub上共享两个新模型:通用句子编码器-large版(UniversalSentenceEncoder-Large)和通用句子编码器-Lite版(UniversalSentenceEncoder-Lite)。这些都是预先训练的张量模型,它的返回值是可变长度文本输入的语义编码。这些编码可用于语义相似度测量、相似性关系检测、分类或自然语言文本的聚类。致谢:基于更复杂的体系结构的模型比简单的DAN模型在各种情绪和相似的处理任务上表现得更好,而对于短句来说它只是反应的稍微慢一些。然而,随着句子长度的增加,使用Transformer的模型的计算时间会显著增加,而DAN模型的计算时间则保持不变。

现代诗歌大全除了上面描述的通用句子编码器模型之外,我们还在TensorFlowHub上共享两个新模型:通用句子编码器-large版(UniversalSentenceEncoder-Large)和通用句子编码器-Lite版(UniversalSentenceEncoder-Lite)。这些都是预先训练的张量模型,它的返回值是可变长度文本输入的语义编码。这些编码可用于语义相似度测量、相似性关系检测、分类或自然语言文本的聚类。新模型正如我们的论文中所描述的,通用句子编码器模型的一个版本使用了一个深度平均网络(DAN)编码器,而第二个版本使用了更复杂的自我参与的网络架构:变压器(Transformer)。语义文本相似度

(编辑:董文博)
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