使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估

中文匹配2条句子，相似度越高句子越趋同！通过分词器分词后比较更符合实际运用情况。 可用，直接下载运行。C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 中文匹配C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算多个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相似度 C#中文文本匹配，字符串匹配，中文词语匹配，计算2个句子相

Pytorch-文本匹配 这是用于文本匹配的代码，所有Deep模型都在pytorch平台上运行 这是一个关于对的竞赛 环境 python 3.6或python 3.5 pytorch 0.4.0 for cpu或gpu（此代码主要在cpu上运行） tqdm scikit学习 代码组织 data用于保存训练，测试，词嵌入矢量或临时文件model用于保存各种Deep模型stacking用于将预测结果保存在各种模型的验证集中data_propresse用于预处理数据submit用于保存提交文件 数据预处理 在目录data_propresse运行文件runme.py 火车 运行文件train.py 合奏 运行文件ensemble2.py

问答搜搜匹配排序， 使用 MQ2008 数据集和 RankNet 网络 有代码有数据 可直接运行问答搜搜匹配排序， 使用 MQ2008 数据集和 RankNet 网络 有代码有数据 可直接运行

加权的布尔型文本匹配算法研究.doc

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

MatchPyramid用于语义匹配 MatchPyramid模型的简单Keras实现，用于语义匹配。 请参考论文： 快速浏览 输入数据格式 火车/有效套票： label |q1 |q2 1 |Q2119 |D18821 0 |Q2119 |D18822 测试集： q1 |q2 Q2241 |D19682 Q2241 |D19684 预处理语料库： qid |words D9980 |47 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D5796 |21 40 41 42 43 44 14 45 字词嵌入： word |embedding (50-dimension) 28137 |-0.54645991 2.28509140 ... -0.34052843 -2.01874685 8417 |-9.01635551 -3.80108356 ... 1.86873138 2.147

英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MUltiNLI

为了什么 了解文本匹配区域中的方法，包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型（基于特征的模型） 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM，CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型，基于语义表达的结构，单词哈希+ DNN 2014年WWW，单词哈希+ CNN + DNN CIKM 2014基于匹配的结构，单词哈希+ CNN，CLSM和C-DSSM有什么区别呢 2014年EMNL

本ppt汇总最近流行的文本匹配模型，让你一览文本匹配的典型深度学习模型。从简单的双塔模型到复杂的交互模型，做了简单的介绍和总结。