前言为什么会写这样一篇呢，应该早晚会用到paddlelite，所以paddle还是要学的，与其在飞桨平台上跑，不如在自己电脑上跑。我以为安装paddle只需要三行代码：#打开AnacondaPromptcondacreate-npaddlepython=3.9condaactivatepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.4.0.post116-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html然后就可以快乐地荡起飞桨……实则1.安装paddle前两步不变，pytho
前言为什么会写这样一篇呢，应该早晚会用到paddlelite，所以paddle还是要学的，与其在飞桨平台上跑，不如在自己电脑上跑。我以为安装paddle只需要三行代码：#打开AnacondaPromptcondacreate-npaddlepython=3.9condaactivatepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.4.0.post116-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html然后就可以快乐地荡起飞桨……实则1.安装paddle前两步不变，pytho
基于预训练模型ERNIE-Gram实现语义匹配1.背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集LCQMC为例，LCQMC数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句语义匹配数据集。训练集中的每两段文本都会被标记为1（语义相似）或者0（语义不相似）。更多数据集可访问千言获取哦。例如百度知道场景下，用户搜索一个问题，模型会计算这个问题与候选问题是否语义相似，语义匹配模型会找出与问题语义相似的候选问题返回给用户，加快用户提问-获取答案的效率。例如，当某用户在搜索引擎中搜索“深度学习的教材有哪些？”，模型就自动找到了一些语义相
词向量（Wordembedding），即把词语表示成实数向量。“好”的词向量能体现词语直接的相近关系。词向量已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。PaddleNLP已预置多个公开的预训练Embedding，您可以通过使用paddlenlp.embeddings.TokenEmbedding接口加载各种预训练Embedding。本篇教程将介绍paddlenlp.embeddings.TokenEmbedding的使用方法，计算词与词之间的语义距离，并结合词袋模型获取句子的语义表示。字典：有字，有索引（位置编码），就构成了一个字典，如下表调词向量，是通过编码，去查词向量矩阵，
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