0. 写在前面 “匹配”这类任务有着很广泛的应用场景,例如NLP中的文本匹配,推荐领域的物品召回等任务。由此,学术界和工业界提出了很多不同的方法...
0. 写在前面 本次分享一篇NLP文本匹配的经典文章,主要思路是借鉴图像识别的思路来解决NLP文本匹配问题,毕竟计算机视觉技术的发展在当时异常迅...
0. 写在前面 在fastText问世以前,线性模型在文本分类任务中占据了主要地位,如果选用了正确的特征,往往能取得不错的效果。但是,其模型简单...
0. 写在前面 前面我们介绍了FM系列的三大模型,包括FM模型,DeepFM以及NFM。DeepFM与NFM模型都对FM做了不同程度的优化,重点...
0. 写在前面 继上次介绍了DeepFM模型后,本文我们介绍将FM模型思想结合神经网络的又一工作 -- NFM(Neural Factoriza...
0. 写在前面 前面我们介绍了FM模型的实现要点,也提到了其在推荐领域内的影响力。本篇,我们就来说说一种结合神经网络和FM的推荐模型--Deep...
0. 写在前面 推荐系统相关从业人员肯定对FM(Factorization Machines)模型不会感到陌生,工业界及学术界在FM的基础上也提...
在处理实际的机器学习问题的过程当中,常常会遇到id类特征的情况,例如推荐场景内的用户id,用户性别,商品id等。这里,将平时使用和学习到的常见解...
0. 写在前面 前面我们分别讲了alibaba在电商推荐场景下的两大工作,分别是DIEN和DSIN。 其实,这两个模型均基于最初的模型DIN(D...