bert不同句子中的词向量会变化吗
bert的词嵌入由三个嵌入token embedding、segment embedding，和position embedding叠加而成。
BERT的出现，彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系，提出龙骨级的训练词向量概念。 词向量，就是用一个向量的形式表示一个词。 (1)one-hot编码：词的符号化。 (2)词的分布式表示：词的语义由其上下文决定。
Token Embedding 是对词向量进行编码。原始的输入是[batch，seq_len]。经过 Token Embedding 后数据的维度为[batch，seq_len，d_model]。
文本相似度计算(一):距离方法
1、中的每一个字符都会与 中距离 内的字符进行比较。将所有 match 的字符串，需要替调换顺序才能匹配的总数除以二就是transpositions的大小 。这里两个字符串中匹配的分别是：DION，“DION，所以 。
2、马氏距离又称为 数据的协方差距离 ，它是一种有效的计算两个未知 样本集的相似度 的方法。
3、如果我们分词后，将每个词赋予一定的权重，那么可以使用欧氏距离。更多情况下，我们采用余弦相似度来计算两文本之间相似度。上面的相似算法，适用于小量样本，两两计算。
4、系数公式r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)×∑(Yi-Y)]。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。
5、可以使用 Python 中的 string 库和 set 库来实现 Jaccard 相似度计算。
6、楼上说的挺全面，这种类型的比较，方法有很多，基本都是先转换成同一种编码格式进行字符串比较，返回下标，转换成现有字符串。但是如果考虑性能的话，就应该用递归去做。
浅谈中文分词与自然语言处理
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
分词通常被认为是许多中文自然语言处理任务的第一步，但它对这些后续任务的影响相对研究较少。 摘要介绍： 目前主要存在问题是1)在对新数据应用现有的分词器时的不匹配问题；2)一个更好的分词器是否能产生更好的后续NLP任务性能。
既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做： 新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。
中文分词的应用 目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。
当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。
智能问答初识
1、智能科普问答系统通过对数据的深度加工和组织管理、以更自然的交互方式满足用户更精确的信息需求。智能科普问答系统借助互联网，突破时间和空间的限制，让公众可以随时随地获取自己想要的科学信息。
2、腾讯小知凭借着业界领先的智能AI引擎算法和海量大数据仓库，已将智能问答技术落地实施，并且经过大量的业务考验和优化，知识点匹配度和准确率都已达到90%以上，在2018 年 GITC 全球互联网技术大会上，腾讯小知荣获年度互联网最具价值产品奖。
3、智能问答系统主要依靠的关键基础和技术包括（BCD）。
4、人工智能。亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
5、好像是百度知道上面的一个智能回答的机器，会根据知道用户的观点和内容总结出特定问题的答案，为知道用户提供更好的问答体验。
6、并生成符合语法和语义逻辑的自然语言回复。这个过程需要利用自然语言处理技术、大规模数据和强大的计算能力。AI人工智能对话已经被广泛应用于智能客服、智能助手、智能问答等场景中，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
美团大脑百亿级知识图谱的构建及应用进展
概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题 正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。
知识图谱应用于各个领域，例如：电商(产品推荐)、医疗(智能诊断)、金融(风控)、证券(投研)。知名企业包括：Google Knowledge Graph、美团大脑、阿里巴巴·藏经阁计划、腾讯云·知识图谱 TKG等。
“知识图谱的应用涉及到众多行业，尤其是知识密集型行业，目前关注度比较高的领域：医疗、金融、法律、电商、智能家电等。
“最强大脑”都需要综合考量给出结果。结合先进的大数据和人工智能技术，“最强大脑”每小时路径计算高达29亿次，在平均52毫秒内计算出97%的最优配送路线。这可以帮助美团外卖持续降低单均配送成本、提升配送效率。
还木有评论哦，快来抢沙发吧~