利用BERT做语义匹配_基于bert的语义匹配

github连接

启动bert服务

bert-serving-start -model_dir ./model/chinese_L-12_H-768_A-12/ -max_seq_len 50
qs_matching 中试验的匹配算法利用了bert-as-service提供的模型；

1. 代码中列举了如下需要匹配的类型：

choice_map = {
    'WHO': ['哪位?','你是哪位?'],
    'YOUR_COMPANY':['你是哪家公司的','你哪家公司的','你刚说的哪家公司来着'],
    'YOUR_CARRER':['你是做什么的','你做啥的','干啥的'],
    'SALARY':['薪资大概多少','薪酬福利怎么样','工资多少','待遇怎么样', '钱多少'],
    'COMPANY':['哪里的工作','主要做什么','哪家公司', '你要推荐哪家公司','在哪里'],
    'WORKING_STATUS':['工作累吗？']
}
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2. 匹配效果如下：

[你有什么事吗 | 你是做什么的 | YOUR_CARRER] :   0.925
[你说的是哪家 | 你刚说的哪家公司来着 | YOUR_COMPANY] :  0.947
[工作地点在哪 | 哪里的工作 | COMPANY] : 0.910
[钱多么 | 钱多少 | SALARY] :    0.963
[工作累吗 | 工作累吗？ | WORKING_STATUS] :      0.976
[你爱我吗 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[你是？ | 你是哪位? | WHO] :    0.937
[你谁啊 | 你做啥的 | YOUR_CARRER] :     0.938
[呵呵 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :    0.000
[大哥哥好不好 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :    0.000
[公司在什么位置 | 哪里的工作 | COMPANY] :       0.908
[在什么位置 | 在哪里 | COMPANY] :       0.923
[为什么会有我的简历 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :      0.000
[为什么会有我的联系方式 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[你是哪个公司的 | 你是哪家公司的 | YOUR_COMPANY] :      0.990
[微信号不方便提供，电话是否可以 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[微信号不方便提供，邮件是否可以 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[不想你推送相关信息，想直接沟通这份工作相关的内容可以么 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[可以稍后再给我打个电话吗，我现在有事儿 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[推荐的工作不是未来想要的发展方向，是否有别的岗位可以推荐 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[这份工作的税后工资及公司福利政策 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[未来的晋升渠道跟发展是什么样子的 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[贵司是按最低标准缴纳五险一金还是全额工资 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[有避税政策么 | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :    0.000
[办公地址是在哪里 | 在哪里 | COMPANY] : 0.894
[请问你说的合适的机会是什么？ | 你要推荐哪家公司 | COMPANY] :   0.910
[方便，请问有什么事吗？ | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[现在不太方便，请问可以六点半小时后或者晚点再打过来吗？ | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :  0.000
[不是的，我不记得我的微信号了怎么办？ | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :    0.000
[这个工作一般薪资是多少钱呢？ | 薪资大概多少 | SALARY] :        0.921
[这个工作在行业内平均薪资是多少钱呢？ | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :    0.000
[请问我某某年工作经验，应该要多少薪资呢？ | 不知道你说的啥 | NO_MATCH] :        0.000
[为什么要了解我的薪资？ | 你要推荐哪家公司 | COMPANY] : 0.901
[什么机会 | 钱多少 | SALARY] :  0.895
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利用脚本启动

./start_chatbot_algo_service.sh

启动client：
python qs_matching_client.py