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资源简介
项目描述: 1-训练一个将客户问与标准问进行匹配的模型 2-共29个标准问,每个标准问有不等数量的疑似问,话费查询的疑似问最多,有898条,其他标准问的疑似问从几条到100多条。 关键步骤: 1-将所有疑似句的句向量作为知识库,采用表示型文本匹配的方式,计算输入语句与所有疑似问的相似度,以实时获取计算结果。 2-训练阶段,以0.5的概率随机生成正样本或者负样本进行训练。 3-采用LSTM或Bert作为文本编码的模型,在464条样本验证集均能取得90的预测准确率。
- 资源类型
- 软件
- 第三方域名
- github.com
- 索引时间
- 2026-08-04 00:20
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