贝壳找房智能客服 本文地址:【深度语义匹配模型】实践篇:语义匹配在贝壳找房智能客服中的应用 一、背景贝壳智能客服主要解决经纪人在业务中遇到的常见的问题,主要场景有闲聊、卡片触发、精准问答、sug、QA问答。对于非寒暄的场景下,QA问答的占比是最大的,有70%以上,而QA问答效果强烈依赖于数据建设。 QA问答的场景所需的模块大致分为数据层、NLU层、召回层和排序层,数据建设为整个流程中的语义召回、匹配、排序提供足 2021-10-31 #智能问答系统 #贝壳找房
美团智能客服核心技术与实践 客服是在用户服务体验不完美的情况下,尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法,是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决,让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中,美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六大智能客服核心能力,以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。本文主要介绍了美团智能客服 2021-10-31 #智能问答系统 #美团
NER嵌套实体如何处理 先给出方法总结(主要参考自nlp中的实体关系抽取方法总结Q2-JayJay): 修改BIO 标签:比如B-city和 B-organization 组合为 B-city|organization 简单,改动小;但是导致标签稀疏,难以学习; 修改模型的Decoder ①token-level 的多标签分类:比如B-city(1)、B-organization(1)、其他(0)②采用指针网络,转化 2021-10-30 #NER
NER综述 命名实体识别简述一、什么是NER命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。NER是深度查询理解(Deep 2021-10-30 #NER
Pointer Network & GlobalPointer 1. Pointer Network(Ptr-Nets) 论文:Pointer Networks博客:Pointer Network【文本生成】发展与应用、Pointer Networks简介及其应用⭐️李宏毅Pointer Network视频 传统的 Seq2Seq 模型中 Decoder 输出的目标数量是固定的,例如翻译时 Decoder 预测的目标数量等于字典的大小。这导致 Seq2Seq 2021-10-30 #NER
黑客马拉松 黑客马拉松通常是一天(可以是36小时,48小时等)编程竞赛,软件程序员、开发人员、设计师等聚集在一起构建和设计一些很酷的东西。 黑客马拉松是关于创造力、创新和解决问题的。仅仅拥有一个令人兴奋的想法并不足以让你获得黑客马拉松,你还需要建立一个全明星团队,战略性地规划方法、确定优先顺序,并成功完成demo。接下来要讲的6个步骤将帮助你为黑客马拉松做准备,为你的成功助力! 2021-09-29 #黑客马拉松
elastic使用指南 整理了一些Python Elastic库的使用指南 Python更新Elasticsearch数据方法大全 这篇总结了 Python 更新 Elasticsearch 数据的几个方法,包括全局更新index、局部更新update、搜索更新update_by_query、批量更新bulk(数据量较大时,更为高效的更新) Elasticsearch - For Python之操作篇 可以关注这篇博 2021-09-28 elasticsearch #elastic
日志管理ELK 背景对于分布式系统,特别是基于容器的微服务系统,详细的系统日志和日志数据的实时收集和传输到集中平台是极其有必要的。主要基于两个原因,一是日志数据不能随容器的切换而丢失(当然也可以将日志数据存于持久存储层,但这种架构可能违背微服务自主和自助的设计原则),二是分布式的系统架构分散复杂,更加有必要对任何一个环节进行及时的监控。 什么是日志管理?日志管理就是指对系统和应用程序产生的日志进行处理的方法,包括 2021-09-28 elasticsearch #elk
SQLModel SQLModel – SQL Databases in FastAPISQLModel 是一个用于与 SQL DB 交互的库,基于 Python 类型提示。 由 Pydantic(数据校验库)和 SQLAlchemy(SQL 对象映射器)提供技术支持,并且都针对 FastAPI 进行了优化。 GitHub 在这里: https://github.com/tiangolo/sqlmodel 此 Tw 2021-09-15 #SQLModel #ORM
faiss实现的高效 K-means 聚类 https://www.aiuai.cn/aifarm1662.htmlfaiss安装报错参考:https://github.com/facebookresearch/faiss/issues/821 1. K-means 聚类123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464 2021-09-06 #文本聚类