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一个比较规整的特征映射及相似数据查询模块，留着备用： import gc import tqdm import numpy as np from gensim import corpora, models, similarities from sentence import Sentence fro 阅读全文
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信息来源：智能推荐算法在直播场景中的应用，王洋 作者通过工程实践的角度介绍了直播过程中的用户推荐，几个重点总结一下。 1.数据的隐式反馈和显式反馈 2.显式反馈常用方法 3.隐式反馈常用方法 线上使用： 4.优缺点分析 召回模型是一种粗排思想，特点就是速度快 5. 特征分析 6.模型训练及更新 阅读全文
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""" test """ import os import gensim import pickle import time import numpy as np DIR_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) HASHTABLES = o 阅读全文
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检索：解决的最大问题就是如何做到低延迟、快速匹配 采用局部敏感哈希：lsh FaceBook的开源数据包：pysparnn 解决问题：稀疏数据的近邻搜索！ 源代码网址:http://www.github.com/facebookresearch/pysparnn 测试源码： """ test """ 阅读全文
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jieba的用户自定义分词字典能够有效提升任务性能，必不可少。 在此之前，一直使用"user_dict.txt"为“txt”后缀的加载方式： jieba.load_userdict("./user_dict.txt") 但是当前为了保存加密需求，必须要对txt数据做序列化操作，起到一定的加密作用。通 阅读全文
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构件好保存对象时，对json数据格式化存储有助于数据观察和规整 json.dump()的时候设置一下indent参数的值就ok 比如json.dump(json_dict, f, indent=4)，indent控制缩进 ensure_ascii=False，写入读取中文形式 阅读全文
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答案选择技术最实质的应用就是用于检索式问答系统，本专栏本来是以介绍论文为主的，但是经过这段时间的沉淀，个人真心觉得论文看得再多，如果不将论文中的技术用于实际应用中也只是知其一不知其二，因此我尝试着将自己的实践分享出来，个人水平一般，但是希望与大家交流，一起进步！ 检索式问答系统最典型的一个例子就是F 阅读全文
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bert的在推理性能是无可置疑的，将之应用到实际任务中，其实，重点就是要解决如何提高推理速度。albert是对bert的精简和优化，可以将之应用到项目。最近，做了一个测试： 1.数据源：tnews数据集，均是短文本，15个类别，形式如下 2.原始albert模型，~16M，如下 3.微调出ckpt模 阅读全文
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工程实际上线部署，综合考虑并发和延迟，这块做了一个调研，希望能有所帮助。 地址：https://blog.einstein.ai/benchmarking-tensorrt-inference-server/ 阅读全文
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地址：https://github.com/microsoft/nlp-recipes 结合实践列举一些能够工业化应用的成熟工程 阅读全文