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awesome-neural-models-for-semantic-match

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神经网络语义匹配模型开源资源集合

MatchZoo团队维护的开源项目，汇集神经网络语义匹配模型资源。涵盖信息检索、问答系统、释义识别等自然语言处理任务，提供任务描述和相关论文列表。项目与MatchZoo工具包关联，为自然语言处理领域研究和开发提供参考资源。

文本匹配自然语言处理神经网络模型MatchZoo语义匹配Github开源项目
访问官网GitHub论文
<div align="center"> <img width="300" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/10cff25f-6e4e-4b26-940e-5425b66309b8.svg" alt="Awesome"> <br><br> <p><b>语义匹配神经网络模型精选</b></p> </div> <br> <p align="center"> <sub>由MatchZoo团队维护的论文集。</sub> <br> <sub>查看我们的开源工具包<a href="https://github.com/NTMC-Community/MatchZoo-py">MatchZoo</a>以获取更多信息！</sub> </p> <br>

文本匹配是许多自然语言处理任务中的核心组件，许多任务可以被视为两个文本输入之间的匹配。

<div align="center"> <img width="300" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/32f9c54c-ff50-4ce1-993a-5f606d5ef2ea.svg" alt="equation"> </div>

其中s和t分别是源文本输入和目标文本输入。psi和phi分别是输入s和t的表示函数。f是交互函数，g是聚合函数。关于这个公式的更详细解释可以在深入探讨信息检索的神经排序模型中找到。代表性的匹配任务如下：

任务源文本目标文本
[特定信息检索](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/Ad-hoc-Information-Retrieval/Ad-hoc-Information-Retrieval.md查询文档（标题/内容）
[社区问答](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/Community-Question-Answering/Community-Question-Answering.md问题问题/答案
[释义识别](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/Paraphrase-Identification/Paraphrase-Identification.md字符串1字符串2
[自然语言推理](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/Natural-Language-Inference/Natural-Language-Inference.md前提假设
[回复检索](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/Response-Retrieval/Response-Retrieval.md上下文/话语回复
[长篇问答](https://github.com/NTMC-Community/awesome-neural-models-for-semantic-match/blob/gh-pages/LFQA/LFQA.md问题+文档答案

健康检查

pip3 install -r requirements.txt
python3 healthcheck.py

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