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作为一个算法工程师,你要知道什么是自然语言处理中的核心问题?
我这里有一个答案:文本匹配,它是NLP任务中的一个基础且核心的模块。因为很多自然语言处理的任务都可以抽象成文本匹配问题。
例如信息检索可以归结成查询项和文档的匹配,问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配,对话系统可以归结为对话和回复的匹配。
同样,作为基础技术,文本匹配可以应用在各种方向,比如:query-doc搜索、QA系统、文本分类、情感分析、意图识别,自然语言推理等。
在实际工作中,只要是自然语言处理算法工程师/研究员,无论是在对话组,NLU组,机器学习组,知识图谱组等,都频繁会使用文本匹配算法来做数据清洗,一致性校验等。在大型项目中,文本匹配往往是作为基层服务保证整个项目的持久运转。
因此这里推荐学习自然语言处理的同学一定要复现一次DSSM!因为它拉开了文本匹配深度学习时代的序幕,是NLPer必读论文之一。
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