162章 “华丽房”
林灰记先尹芙·卡莉邮件表达“LH文本摘准确度衡量模型”究竟何构建困惑。
林灰记尹芙·卡莉初除奇林灰怎搞定语料库问题外。
其困惑主集林灰究竟采什方法架构相似度模型。
知世界顶尖府附属研究机构科研员居奇，林灰外。
林灰踌躇满志盖“华丽房”。
原本空奇林灰怎盖房。
反倒先被问盖房木头哪采？
林灰初收尹芙·卡莉邮件直观感受。
果诚尹芙·卡莉邮件介绍般，林灰理解尹芙·卡莉什困惑。
涉及相似度模型架构般通计算方式。
通计算语义文本相似度衡量两文本语义相似度。
般，语义相似度值越，两文本间语义差异越，它语义层相似度越低；
反，该值越，两文本表达语义越相似。
或许，区分相似文本很简单件啊？
随便读搞定？
知区分相似文本区分，机器区分相似文本。
涉及相似度模型构建确实容易，毕竟类语言表达极其复杂。
更遑论部分专业性比较强文章文本存许义词、缩略语、特指词变句法结构。
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极增加计算文本语义相似度难度。
问题解决，林灰知计算文本语义相似度很重分支领域。
信息检索领域，语义文本相似性计算文本分类、文本聚类实体消歧等任务挥重；
工智领域，需语义文本相似性算法支持问答系统智检索等任务。
此外，语义文本相似性计算被广泛语言处理任务，抄袭检测、文本结机器翻译。
，语义文本相似性算法代表相似度模型研究具重应价值。
果解决计算文本语义相似度问题话，跟别提何更进步文本处理。
抛让机器区分相似文本问题谈。
仅仅机器识别文本件极其困难。
语言般类理解语言，比文字语言。
需机器或者计算机处理语言。
机器/计算机却办法直接理解符号（汉字、字母、标点符号等）。
符号必须先被数值化，才输入计算机进续处理。
仅仅数值化途。
必须引入其内容反应词属性。
像普普通通代号知串数字究竟表示订阅、收藏打赏。
，仅仅代号每串数字应属性。
问题计算文本语义相似度研究热门。