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请教中文陈述句相似句生成模型好推荐?

您好!您提到的问题是关于中文陈述句相似句生成模型的推荐。

在云计算领域,有许多优秀的中文陈述句相似句生成模型可供选择。其中,我推荐您尝试使用腾讯云自然语言处理(NLP)产品中的预训练模型。这个模型可以帮助您生成与输入文本相似的句子,并且可以自动地调整语气和风格,以适应不同的应用场景。

腾讯云NLP产品提供了多种预训练模型,包括BERT、GPT、ERNIE等。这些模型可以帮助您实现文本分类、命名实体识别、情感分析、自动摘要、机器翻译等多种自然语言处理任务。此外,腾讯云NLP产品还提供了一系列API和SDK,可以方便地集成到您的应用程序中。

总之,腾讯云NLP产品是一个非常强大的工具,可以帮助您实现中文陈述句相似句生成等自然语言处理任务。如果您需要更多的帮助,请随时联系我们的客服团队,我们将竭诚为您提供服务。

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_转折复句 --> 0.0833727296382 陈述句_目的复句 --> 0.0702280010834 陈述句_时间复句 --> 0.0467500544003 陈述句_连锁复句 --> 0.0389512385469...生成式对话模型算法的概念就是让模型先看一些对话集,然后问它一话,模型会通过从对话集学习的一些规律给你一个回答。...简单来说根据你的上一话和学习到的所有对话集规律生成一个个单词,这些单词如果意义是连贯的那就是一话!而这正好契合了对话模型。...Google所用的生成式对话模型有哪些特点呢?下面来看看基于检索式模型生成模型之间的区别,是不是能找到一些特点。...第一个问题主要受限于现在的模型原理。目前暂时没有哪个模型或者衍生的模型能解决。 再看第二点,如何获取大量的训练数据。

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基于语言模型的拼写纠错

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做项目一定用得到的NLP资源【分类版】

github bert pytorch实现 github bert pytorch实现 github BERT生成向量,BERT做文本分类、文本相似度计算 github bert、ELMO的图解...、编码器、目标任务的中文预训练模型仓库(包括BERT、GPT、ELMO等) github 开源预训练语言模型合集 github 多语言向量包 github 抽取 资源名(Name) 描述(Description...、基于Siamese bilstm模型相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码..., 包括主题模型、词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成(Text Generation)、文本相似性(Text Similarity...GPT2的特定主题文本生成/文本增广、开源预训练语言模型合集、多语言向量包、编码、标记和实现:一种可控高效的文本生成方法、 英文脏话大列表 、attnvis:GPT2、BERT等transformer

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直击 SMP 2018 六大特邀报告,看社会媒体处理的多领域应用

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SOTA效果+一键预测,PaddleNLP带你玩转11类NLP任务

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检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践

本文主要关注基于检索式方案的对话系统,其准确性略低,但是成本较小并且领域迁移性,非常适合用于如话术推荐等人机协同等场景。...具体来说,我们将整个对话历史划分为: 短期对话上文:一般为上文最后一包含完整语义的话,中文分词后去停用词建立倒排索引。...如上式,和分别代表SHOP和USER说的一话,是生成向量的位置。...Consistency Discrimination(CD)是面向说话人角色的一致性判别,建模目标为来自同一说话人的对比来自不同说话人的相似度分数更高,使模型更多地去捕捉两个话语之间在主题、说话个性和风格之间的相似性...其它多轮情形,随机选择一,进行Sentence Token Shuffling操作(针对中文,我们利用Jieba分词后再打乱重组,避免字级别打乱重组噪音过多)。

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本质是根据关键词来圈选人群投放广告; 再比如我们的文案生成模型,会根据广告主选择的行业标签和关键词来生成对应的文案,通常情况下我们希望生成的广告文案是包含关键词的,所以这里需要提取关键词作为生成条件构建基于...seq2seq任务的文案生成模型。...关于DSSM双塔模型小伙伴也可以看下我之前写过的一篇文章《广告行业中那些趣事系列10:推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型》。...BERT是一种预训练+微调的两阶段模型,因为效果应用范围广所以被广泛应用到工业界和学术界,其中最重要的原因就是通过预训练学习到海量的语言学知识。...对应到论文的思路来说,这两句话的区别在于第一话只对“苹”进行掩码操作,第二话对“苹”和“果”同时进行掩码操作,而通常情况下一话中掩码的字数越多那么模型预测的就越不准,因为可用的信息变少了。

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