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关键词扩展 依托全网海量质量数据和深度神经网络技术,通过词语向量化来计算两个词之间的相似度 本技术用于计算两个给定词语的语义相似度,基于自然语言中的分布假设,即越是经常共同出现的词之间的相似度越高。 词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术,是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一 应用场景 专名挖掘 通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词,扩大专有名词的词典,更好的辅助应用 query改写 通过寻找搜索query中词语的相似词,进行合理的替换,从而达到改写query的目的,提高搜索结果的多样性 技术特色 词表覆盖广 使用大规模网页数据进行模型训练,样本数据丰富且时效性高,收录词汇覆盖度广,召回率高 深度学习训练 基于DNN深度学习大量样本训练模型,完成词语的向量化,建立高精度的词向量表示体系 描述精度高 基于高精度的词向量表示系统及海量样本训练学习,准确描述词义相似度,能满足高精度要求的业务场景需求
功能说明:设置好发布计划,次日系统将会按照计划定时推送信息 注意: 1.每次设置的计划次日才会生效 2.为了确保快速上线,建议前一个月每次发布不低于200条,后期保证更新频率建议每次50~200条 3.每次**多可发布500条 功能说明: 发布明细中统计的是已发布成功的文章及发布时间; 点击关键词可跳转到文章效果页面; 功能说明:通过数据、图标统计关键词在百度PC、移动端的上线情况 功能说明:分析数据流量来源 关键词扩展 依托全网海量质量数据和深度神经网络技术,通过词语向量化来计算两个词之间的相似度 临沂专业关键词推广
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