句子相似度模型不能捕捉相反的句子
我尝试了不同的方法来句子相似度，即： 空间模型：en_core_web_md和en_core_web_lg。 变形金刚：使用包sentence-similarity和sentence-transformers，我尝试了distilbert-base-uncased、bert-base-uncased或sentence-transformers/all-mpnet-base-v2等模型。
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tensorflow 1 Session.run 花费太多时间使用通用句子编码器嵌入句子
将 tensforflow 与 Flask REST API 结合使用 我应该如何减少 session.run 的时间 我在 REST API 中使用 tf 1/2，而不是在我的服务器上使用它. 我已经尝试过 tensorflow 1 和 2. tensorflow 1 花费了太多时间. tensorflow 2 甚至没有返回文本的向量. 在 tensorflow
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在python中找到最相似的句子
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熊猫:仅当另一列中的值匹配时才计算行之间的重叠单词
我有一个如下所示的数据框，但有很多行: 将pandas导入为pddata = {'intent': ['order_food', 'order_food','order_taxi','order_call','order_call','order_taxi'],'发送':['我需要汉堡包'，'她想要寿司'，'我需要一辆出租车'，'6 点给我打电话'，'她打电话给我'，'我想要一辆新出租车']，'
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如何使用Gensim doc2vec执行有效查询?
我正在研究具有以下用例的句子相似性算法:给定一个新句子，我想从给定集合中检索其n个最相似的句子.我正在使用Gensim v.3.7.1，并且已经训练了word2vec和doc2vec模型.后者的结果优于word2vec，但我无法在Doc2Vec模型上执行有效的查询.此模型使用分布式词袋实现(dm = 0). 我曾经使用内置方法model.most_similar()来推论相似性，但是一旦我开
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即使单词有区别，如何在两个问题之间找到相似点
有什么方法可以找到字符串的含义是否相似，即使字符串中的单词有所区别 直到现在我尝试模糊-模糊，列文斯坦距离，余弦相似度匹配字符串，但是全部匹配单词而不是单词的含义 Str1 =“谈判的类型是什么” Str2 =“谈判的优点是什么” Str3 =“谈判的种类是什么” 比率= fuzz.ratio（Str1.lower（）， Str2.lower（）） Partial_Rat
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两份文件清单之间的相似性
我需要在Python的两个短文本列表之间找到相似之处. 文字可以是1-4个字长.每个列表的长度可以是10K. 我没有找到如何在spaCy中有效地执行此操作.也许其他软件包可以做到这一点? 我假设单词由向量(300d)表示，但是其他任何选项也都可以. 此任务可以循环执行，但是应该有一种更有效的方法来确保.此任务适合TensorFlow，pyTorch和类似的程序包，但我不熟悉这些程序包的详细信息.
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分割图层输出时，Keras抛出`'Tensor'对象没有属性'_keras_shape'`
我有一个尺寸为2*1*300的句子对的句子嵌入输出X.我想将此输出分为形状为1*300的两个向量，以计算其绝对差和乘积. x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBEDDING
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我正在尝试基于STS数据集的工作来实现句子相似性架构.标签是从0到1的归一化相似度评分，因此我们将其视为回归模型. 我的问题是，损失从第一个时期开始直接流向NaN.我在做什么错了? 我已经尝试更新到最新的keras和theano版本. 我的模型的代码是: def create_lstm_nn(input_dim): seq = Sequential()` #
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