文本匹配算法在智能语音机器人中的对比分析实践

文本匹配算法在智能语音机器人中的对比分析实践

摘要

本文主要针对经典的文本匹配技术在语音机器人中标准问题匹配上进行实践对比，文中先是介绍了经典孪生网络 SiameseLSTM，BiMPM，ESIM原理及其使用方法，其次是分析对比了Bert 系列预训练模型对标准问题匹配的影响，最后介绍了对抗训练与模型集成等 Tricks在文本匹配中应用，最终在测试数据集下文本匹配准确率从 97.23% 提升到 99.5 %。