语义深度理解,语句相似度理解,自然语言处理
多义词相似之处
根据全部互联网大量的高品质数据信息和深层次神经元网络技术性,根据词向量化测算2个词中间的相似之处,以达到高精密业务场景的规定
多义词相似之处,词句向量化分析,深层词义分析自然语言理解
功能介绍
1深层次文本检索
此项技术性通常用以测算2个给出英语单词的词义相似之处,这也是根据自然语言理解中的遍布假定,即普遍词越大,类似程度越高
2领跑的关键技术
多义词相似之处是自然语言理解中一项至关重要的基本技术性。它是专有名称发掘、查看重新写过和词性标注的前提之一
应用领域
1、专有名称发掘
根据测算词与词中间的词义关联性,找到与人名字、地名大全、机构等有关的词,扩大专业术语字典,能够更好地协助运用
2、查看重新写过
根据在检索查看中检索类似词,可以有效地更换他们,进而做到重新写过查看的目地,提升百度搜索的多元性
技术性特性
1、语汇覆盖面广
运用百度搜索规模性网页页面数据信息开展实体模型练习,样版数据信息丰富多彩立即,英语词汇量覆盖面广,均方误差高
2、深度神经网络练习
在DNN深度神经网络的基本上,练习很多样版进行词的矢量化,创建了一个高精密的词向量表明系统软件
3、叙述高精度
根据高精密的词向量表明系统软件和很多的样例练习和学习培训,可以精确叙述多义词相似之处,达到高精密商业服务场景设计的要求
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