文本匹配2
文本匹配从词向量到句向量(SIF)
获取sentence embedding最直接最简单的思路就是对一个句子中所有词的word embedding进行组合。这种方法最明显的缺点是没有考虑词序信息，但是足够简单高效，在一些任务上是很好的
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文本匹配从EMD、WMD到WRD：文本向量序列的相似度计算
在NLP中，我们经常要去比较两个句子的相似度，其标准方法是想办法将句子编码为固定大小的向量，然后用某种几何距离（欧氏距离、cosine距离等）作为相似度。这种方案相对来说比较简单，而且检索起来比较快
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