机器学习_深度学习毕设题目汇总——文本匹配

深度学习驱动的文本匹配技术综述
最新推荐文章于 2023-04-01 23:13:50 发布
原创 最新推荐文章于 2023-04-01 23:13:50 发布 · 1.5k 阅读 · 2 ·
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#机器学习 #深度学习 #人工智能

本文探讨了基于深度学习的文本匹配算法的最新研究进展，涵盖了关键技术如上下文位置、注意力机制、QA融合以及跨语言应用，实现在对话理解、意图识别和智能问答系统中的高效应用。

下面是该类的一些题目：

题目
基于上下文位置的文本匹配若干关键技术研究
中文长文本匹配算法研究
利用纠缠熵深入理解文本匹配中的注意矩阵
基于QA的文本匹配算法的研究
基于多层注意力交互的文本匹配模型的研究与实现
基于文本匹配的对话意图识别算法研究与应用
基于深度学习对文本匹配问题的研究及应用
基于深度学习的文本匹配方法研究
基于深度学习的文本匹配研究及应用
基于深度学习的相似文本匹配技术研究与应用
基于深度学习的跨语言文本匹配算法
基于深度文本匹配模型的智能问答系统问题相似度研究
基于深度神经网络的文本匹配算法研究
基于集成深度学习的文本匹配研究
深度文本匹配与排序的研究与实现
实战36：文本匹配实战：基于Glove+RNN实现文本匹配 详细教程
机器学习深度学习业余选手
11-29 1180
文本匹配实战：基于Glove+RNN实现文本匹配 详细教程
机器学习的五个方向：文本分类、文本匹配、序列标注、图片分类和图像分割
AI天才研究院
08-02 1418
2020年是机器学习的元年，通过深度学习、增强学习等算法，机器学习已经在图像、文本、音频、视频等领域展现出了惊人的能力。机器学习模型越来越精准、自动化、可靠，而这也给企业和个人提供了巨大的价值。但同时，机器学习技术也面临着诸多挑战和风险。随着互联网的快速发展，越来越多的人开始关注机器学习技术，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、生物信息等多个领域，都有许多优秀的模型被提出来。本文将介绍目前最热门的五个方向：文本分类、文本匹配、序列标注、图片分类和图像分割。
2 文本相似度应用--- 机器学习之文本挖掘
weixin_42122125的博客
05-28 1055
原理 tf-idf doc2bow 文本相似识别过程 实现 下载genmis库 from gensim import corpora, models, similarities import jieba from collections import defaultdict 下载命令：pip install gensim -i https://pypi.douban.com/simple/ 下载命令：pip install jieba -i https://pypi.douban.com/simpl
机器学习-文本处理
qq_44273666的博客
09-02 590
机器学习-文本处理 Pandas 处理文本字符串 官网学习链接：https://www.pypandas.cn/docs/user_guide/text.html#%E6%8B%86%E5%88%86%E5%92%8C%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2 大小写转换、计算字符串长度 s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat']) s.str.lowe
机器学习之字符正则匹配
xiaomu_347的博客
03-04 352
正则表达式 (Regular Expression) 又称 RegEx, 是用来匹配字符的一种工具. 在一大串字符中寻找你需要的内容. 它常被用在很多方面, 比如网页爬虫, 文稿整理, 数据筛选等等.最简单的一个例子, 比如我需要爬取网页中每一页的标题. 而网页中的标题常常是这种形式. <title>我是标题</ title> 而且每个网页的...
教育科技_自然语言处理_机器学习_深度学习_知识图谱_文本挖掘_语义分析_智能匹配_文本相似度计算_自动标注_内容关联_试题视频映射_自由文本解析_知识点抽取_知识关联_智能教育系.zip
05-31
而其中，自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱、文本挖掘、语义分析、智能匹配、文本相似度计算、自动标注、内容关联、试题视频映射、自由文本解析、知识点抽取以及知识关联等技术，都是构建智能化教育系统的...
精选资源
深度学习、机器学习方向计算机毕业设计题目大全（算法应用实践类）
08-24
本文整理并分析了深度学习和机器学习方向计算机毕业设计题目的关键特点，并提出了一些选择题目的建议，以帮助学生更有效地完成毕业设计任务。 深度学习与机器学习领域涉及的技术面非常广泛，包括但不限于模式识别、...
banpen_v66.zip_STM32毕设_stm32 毕设_stm32-_基于stm32毕设
07-15
特征提取后，可能需要使用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）来建立匹配模型。开发过程中，STM32的ADC用于获取传感器数据，CPU进行图像处理和模式匹配，可能还需要考虑功耗和实时性问题。 在完成这些项目时，...
毕设&课设：深度学习——基于Tensorflow.zip
07-09
本套件“毕设&课设：深度学习——基于Tensorflow.zip”为学生提供了一个完善的学习平台，通过丰富的案例和代码，帮助学生系统地学习深度学习技术，并能在实践中不断进步和提升。它不仅是一套优秀的课程设计和毕业...
毕设&课设：基于TextCNN实现新闻文本分类——深度学习与神经网络.zip
最新发布
07-09
最后，深度学习在自然语言处理领域的应用不仅限于文本分类，还包括情感分析、机器翻译、问答系统等多个方面。TextCNN模型也可以根据不同的应用场景进行改进和扩展，以适应更加复杂的处理需求。随着深度学习技术的...
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
07-14
https://github.com/HouJP/kaggle-quora-question-pairs 这里对应的PPT
实现并对比三种基本的字符串匹配算法
03-09
首先对三种基本字符串匹配算法进行了详细分析和说明，再编程实现。创新拓展研究了Boyer-Moore算法，进行了分析和编程实现。让四种算法对数据量极大的文本，进行子串的查询处理，并分析算法运行时间效率，并对所有输出的匹配位置结果进行相互对比验证，以证明算法设计和实现的正确性。为了分析不同数据规模对不同算法的影响程度，通过改变文本的数据量大小，用相同的子串进行模式查找，通过对运行时间的比较以获得数据规模对算法的影响，并利用MATLAB绘制效率图进一步直观分析。
Kaggle自然语言处理文本匹配竞赛华人第1名团队PPT与代码-深度学习与特征工程
11-28
Kaggle自然语言处理文本匹配竞赛华人第1名团队PPT-深度学习与特征工程,代码仓库地址在ppt 内
day19
mitchellemin的博客
06-06 139
字符串匹配 package datastructure; /** * My string. String is a class provided by the language, so I use another name. * It is essentially a sequential list with char type elements. * * @author Michelle Min mitchellemin@163.com * */ public class MyStr
深入理解NLP中的文本匹配任务
WeLearnNLP
04-01 1192
文本匹配是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要任务，它可以用于很多应用，比如信息检索、机器翻译、对话系统等。文本匹配的目的是判断两个文本是否具有一定的相似度或者关系，通常通过计算它们之间的相似度来进行判断。本文将介绍NLP中的文本匹配任务，并结合具体的原理和代码讲解。
Python ark-nlp文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本匹配，预训练模型，机器学习，深度学习，ERNIE，NEZHA
L_goodboy的博客
04-12 3708
Python ark-nlp文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本匹配，预训练模型，机器学习，深度学习，ERNIE，NEZHA
漫谈语义（文本）匹配
smile_4082的博客
12-18 819
自然语言处理是人工智能领域的重要分支，以文本处理智能化为任务导向正在驱动学术界和工业界对其进行更为深入的探索，而语义匹配（文本匹配任务）就是自然语言处理中最为典型的任务。以电商场景为例，广为关注的问答系统、信息检索、对话系统等领域均离不开文本匹配任务的发展，下面，将围绕语义匹配主题进行探讨。
谈谈文本匹配和多轮检索
zenRRan的博客
03-14 820
来自：AINLP作者：朱帅学校：华中科技大学研究方向：文本匹配，对话系统原文链接，点击“阅读原文”直达：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1117699691. ...
【讨论】学习深度学习是否要先学习机器学习？
fengdu78的博客
02-26 4625
有同学问：最近做毕设要做一个神经网络的课题，想请教一下各位我需不需要把机器学习也都学习一遍？看看过来人怎么回答？有同意也有反对的，都有一定道理。欢迎大家留言讨论。回答一 作者：莫笑傅立叶链...
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