文本相似度計算旨在識別兩段文本在語義上是否相似，是自然語言處理領域的一個重要研究方向，其在智能問答、信息檢索等領域都發(fā)揮重要作用，具有很高的商業(yè)價值。

近期，思必馳知識服務團隊在中文文本相似度計算方向投入研究，并取得階段性成果：

1）在第十四屆全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）[1]上發(fā)表相關論文一篇《Neural Fusion Model for Chinese Semantic Matching》。

該會議是國內知識圖譜、語義技術、鏈接數據等領域的核心學術會議，聚集了知識表示、自然語言理解、知識獲取、智能問答、鏈接數據、圖數據庫、圖計算、自動推理等相關技術領域的和研究人員的學者和研究人員。

2）在“千言數據集：文本相似度”評測[2]中取得階段性進展。該評測的文本相似度數據集包括公開的三個文本相似度數據集，分別為哈工大（深圳） LCQMC 、 BQ Corpus和谷歌的 PAWS-X（中文）。目前，思必馳知識服務團隊在三個數據集上均暫列第一。

針對中文文本相似度計算的魯棒性和泛化性問題，思必馳知識服務團隊在以下幾個方面開展了技術研究： 1）針對中文特點的字、詞融合編碼器； 2）基于預訓練模型的領域自適應訓練； 3）目標應用領域導向的多階段模型微調。 相關技術實現在上述公開評測中得到了應用和驗證。 語言智能常被稱為人工智能皇冠上的一顆明珠。在未來，思必馳知識服務團隊將繼續(xù)深耕認知智能領域，在面向通用領域的文本相似度計算基礎上，打造領域自適應的文本相似度計算系統(tǒng)，推動文本相似度在垂直領域的應用和發(fā)展。

原文標題：【會員風采】思必馳在中文文本相似度計算任務上的探索與進展

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責任編輯：haq