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案例介绍
一、意图识别
1.训练出基于albert的分类模型，通过albert的cls+全连接层的方式，进行分类
2.把用户问题输入albert，判断问题是闲聊，还是金融问题
二、生成式模型
1.使用GPT2+规则的方式生成聊天
三、检索式模型
1.先用word2vec+余弦相似度，在金融的数据库中，召回与客户问题相似的十个问题
2.再用sentancebert+余弦相似度，从十个问题中抽出最接近的问题
四、输出答案
1.训练出基于albert的分类模型，通过albert的cls+全连接层的方式，进行分类
2.把用户问题输入albert，判断问题是闲聊，还是金融问题
二、生成式模型
1.使用GPT2+规则的方式生成聊天
三、检索式模型
1.先用word2vec+余弦相似度，在金融的数据库中，召回与客户问题相似的十个问题
2.再用sentancebert+余弦相似度，从十个问题中抽出最接近的问题
四、输出答案
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一、意图识别
1.训练出基于albert的分类模型，通过albert的cls+全连接层的方式，进行分类
2.把用户问题输入albert，判断问题是闲聊，还是金融问题
二、生成式模型
1.使用GPT2+规则的方式生成聊天
三、检索式模型
1.先用word2vec+余弦相似度，在金融的数据库中，召回与客户问题相似的十个问题
2.再用sentancebert+余弦相似度，从十个问题中抽出最接近的问题
四、输出答案
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