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案例介绍
针对于特定应⽤场景下， 实现智能对话客服系统， 主要负责关键词提取、稀疏检索器的实现及优化等⼯作： 1）对数据进⾏处理， 并使⽤TF-IDF、TextRank等⽅法进⾏关键词提取， 使⽤稀疏检索器实现搜索匹配； 2）通过层级信息的使⽤、数据扩充⽅法、基于PageRank思想的⽂档重要性评分等⽅法， 改进模型搜索效果； 成果：在有效防⽌较差回答的召回的同时， 搜索指标对⽐基准模型提升10%左右， 得到更优质的回答。
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针对于特定应⽤场景下， 实现智能对话客服系统， 主要负责关键词提取、稀疏检索器的实现及优化等⼯作： 1）对数据进⾏处理， 并使⽤TF-IDF、TextRank等⽅法进⾏关键词提取， 使⽤稀疏检索器实现搜索匹配； 2）通过层级信息的使⽤、数据扩充⽅法、基于PageRank思想的⽂档重要性评分等⽅法， 改进模型搜索效果； 成果：在有效防⽌较差回答的召回的同时， 搜索指标对⽐基准模型提升10%左右， 得到更优质的回答。
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