Keyword-BERT

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性能问题

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您好，您用6layer的并发支持好吗？我是用tf serving来落地的，但是并发一般呀。感谢回复

jieli4970

K-Bert是基于交互的深度语义模型吧，这种在落地的时候性能怎么样？

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Chris-WangQ

关于fusion_rep的实现问题

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请问目前为止，fusion_rep的实现方式[rep_CLS, rep_a, rep_b, rep_a-rep_b, rep_b-rep_a]和[rep_CLS, dense([rep_a, rep_b)]，还是第一个的效果最好吗？还是说尝试出了更好的实现方式，所以改成第二种了？

a396198172

代码和实现问题以及paper的问题

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在modeling.py中 1. 重复定义 transformer_model_kw，定义了两次 2. 函数 transformer_model_kw，和 transformer_model几乎一样，为何不加个参数直接复用，而是写成两个函数 3. fusion_rep 的实现和paper里面讲的不一样，我认为paper讲的是，[rep_CLS, rep_a, rep_b, rep_a-rep_b, rep_b-rep_a]而在代码实现中是，将[rep_CLS, dense([rep_a, rep_b)] 这个很confusing呀 4. no ablation studies ？我想知道的是不同的fusion ways 的效果对比

dongxiaohuang

keyword抽取与直接进行NER识别结果差别大吗？

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query和question都比较短，是否训练或测试过程中，实际用到的关键词与直接对其进行NER得到的词相比差不多？

dapaohou

uRENu

I have read readme.md and don't know how to load raw data in convert_to_bert_keyword.py to transform to bert keyword. Also I don't understand the raw data. It is a keyword...

hieunguyenquoc