智能客服的本质,就是充分理解用户的意图,在知识体系中精准地找到与之相匹配的内容,回答用户问题或提供解决方案。问题相似度计算,是贯穿智能客服离线、在线和运营等几乎所有环节最核心的技术,广泛应用于搜索、推荐、对话等领域。
作者:走在前方
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主要涉及的内容

  • 文本相似度任务介绍

    • 背景
    • NLP文本相似度应用场景(智能客服、知识图谱问答等。。。)
  • 文本相似度解决方案
    • 基准方法
    • 词移距离
    • Smooth Inverse Frequency
    • 预训练编码器方法
    • 基于bert 文本相似度
  • 文本相似度模型
    • 数据预处理
    • 数据可视化
    • 模型训练

其实我们应该认真学习每个NLP项目比赛,会给我们提供很多思路和解决方案,然后把这些思路应用到实际的工作中,同时也可以拓展自己的知识面。

语义相似度任务介绍

语义相似度是 NLP 领域很重要的一个任务,有非常大的应用价值。目前它常用于:

  • 通过标注数据找寻新的相似未标注数据,从而扩充训练集
  • 智能客服,计算客户提出的问题与知识库中问题的相似度

国内类似的几个比赛

  • Kaggle Quora
  • 天池 CIKM
  • 蚂蚁金服

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