乾貨 | 深度學習和遷移學習在語義匹配模型中的應用

如何正確理解用戶的訴求是交互過程的核心，近幾年隨着機器學習和深度學習的發展，語義匹配模型在學術界也有質的飛躍。本文將結合攜程業務應用案例聊聊如何把這些模型落地在旅遊場景中，同時結合旅遊場景做相應的模型改進。 一、基於深度學習的語義匹配模型 問題匹配模型是機器人進行交互的基礎模型，對匹配率的要求較高。傳統的做法是直接根據關鍵詞檢索或 BM25等算法計算相關性排序，但這種方法的缺點是需要維護大量的同義

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