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基于飞桨实现的特定领域知识图谱融合方案:ERNIE-Gram 文本匹配算法

文本匹配任务在自然语言处理领域中是非常重要的基础任务,一般用于研究两段文本之间的关系。文本匹配任务存在很多应用场景,如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等,这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题,比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配,问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配,复述问题可以归结为两个同义句的匹配。 而在知识融合过程中的关键技术是实体对齐,又被称为实体匹配,其旨在推断来自不同数据集合 中的不同实体是否映射到物理世界中同一对象的处理过程。实体对齐的终极目标是将多源知识库中的实体建立映射关系,也正因如此,文本匹配算法可以在知识融合过程中针对非结构化文本进行较好的语义对齐,建立映射关系,具体方案如下图所示。 在粗选阶段,我们需要根据知识库寻找相似实体对,通过精准匹配和部分匹配的方式进行实体簇的粗选。其中,精准匹配主要采用同名召回、同音召回、别名召回三类策略。部分匹配主要采用 jaccard 距离等方法构建倒排,根据阈值进行挑选。 在精排阶段,我们根据粗选出来的实体对,构建 Pai...

ModStartCMS v6.0.0 智能验证码,UI 样式优化

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