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simnet语义匹配使用MLP与直接用cosine比较有什么不同吗
simnet语义匹配过程中Representation-based Match这部分,将待匹配的两端都转换到等长的语义表示向量里。然后在两端对应的两个语义表示向量基础上,进行匹配度计算,两种计算方法:一种是通过固定的度量函数计算,实际中最常用的就是 cosine 函数,这种方式简单高效,并且得分区间可控意义明确;还有就是将两个向量再过一个多层感知器网络(MLP),通过数据训练拟合出一个匹配度得分,这种方式更加灵活拟合能力更强,但对训练的要求也更高。这里发现采用MLP一般会降低匹配准确度,那么具体为什么要用MLP呢
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