利用Bert和Milvus快速搭建智能问答机器人

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。

心动了吗？快来与Milvus 学习如何搭建智能问答系统吧！

活动信息

时间：4/23 （Thur.) 7:00 PM - 8:00PM

看直播拿好礼

直播中我们会抽出5名幸运的观众，收看直播即有机会获得 Milvus 精美周边喔！

加入技术群

请加Zilliz 小助手微信 zilliz-tech，小助手带您入群与其他大拿一同交流噢～

关于ZILLIZ

ZILLIZ（zilliz.com） 成立于2016年，总部位于上海。以「重新定义数据科学」为目标，ZILLIZ 专注于研发利用新一代异构计算技术的开源数据科学软件。ZILLIZ 近期开源的 Milvus 高性能向量搜索引擎，专为深度学习类应用而设计，目前在开源 AI 社区中获得了不错的口碑。