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Milvus 智能问答系统
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在自然语言处理中,其核心问题是文本匹配,实现文本匹配的方法也很多。传统方式大都是基于规则的知识图谱的方式实现的,但这种方式存在许多问题,比如:它需要设计大量的语义规则,同时要确保规则之间没有冲突,这是一个比较难的过程,此外还需要对大量的语料预先进行分类整理、打标签等,这个过程及其耗时且繁杂。这种方式实现的文本匹配,其可扩展性差,需要大量重复的工作,很难处理语句的多样化表达。

随着深度学习领域的公开和成熟,出现了许多经典的深度语言模型。本次直播 Milvus 教你如何借助 Google 开源的预训练模型 BERT, 将文本数据集转化为语义特征向量,然后利用 Milvus 对特征向量做相似度检索。这样的方式彻底摆脱了对语料的预处理,摆脱了规则的制定,极大的提高了文本匹配的效率。

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