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目前，将文本处理词向量的方法有很多，比如最基本的 One-hot 方法、比较流行的 Word2vec 方法、FastText 方法、GloVe 方法，但是这些词向量的方法都是静态的词向量方法，也就是说这些方法构成的词向量并不依赖上下文语义。所以我们选择了 Google 开源的 BERT 模型，它是一种动态的词向量表示方法，BERT 模型可以根据左右上下文语境去调整文本特征。
本次我们将用 BERT 模型将文本处理成向量，然后利用 Milvus 对特征向量做相似度检索，搭建一个文本搜索引擎。
| 直播流程
Milvus与BERT搭建文本搜索引擎的方案简介
Demo搭建与展示
答疑
| 活动信息
时间：9/29 （Tue.) 7:00 PM - 7:45 PM
| 看直播拿好礼
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