特定领域知识图谱融合方案：学以致用-问题匹配鲁棒性评测比赛验证

Posted 2023-03-03 汀、

0.前言

文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。

前置参考项目

1.特定领域知识图谱融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128718537

2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法Simnet、Simcse、Diffcse【二】

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128833057

3.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/129026570

4.特定领域知识图谱融合方案：学以致用-问题匹配鲁棒性评测比赛验