跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估

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Pytorch-文本匹配 这是用于文本匹配的代码，所有Deep模型都在pytorch平台上运行 这是一个关于对的竞赛 环境 python 3.6或python 3.5 pytorch 0.4.0 for cpu或gpu（此代码主要在cpu上运行） tqdm scikit学习 代码组织 data用于保存训练，测试，词嵌入矢量或临时文件model用于保存各种Deep模型stacking用于将预测结果保存在各种模型的验证集中data_propresse用于预处理数据submit用于保存提交文件 数据预处理 在目录data_propresse运行文件runme.py 火车 运行文件train.py 合奏 运行文件ensemble2.py

问答搜搜匹配排序， 使用 MQ2008 数据集和 RankNet 网络 有代码有数据 可直接运行问答搜搜匹配排序， 使用 MQ2008 数据集和 RankNet 网络 有代码有数据 可直接运行

加权的布尔型文本匹配算法研究.doc

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

MatchPyramid用于语义匹配 MatchPyramid模型的简单Keras实现，用于语义匹配。 请参考论文： 快速浏览 输入数据格式 火车/有效套票： label |q1 |q2 1 |Q2119 |D18821 0 |Q2119 |D18822 测试集： q1 |q2 Q2241 |D19682 Q2241 |D19684 预处理语料库： qid |words D9980 |47 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D5796 |21 40 41 42 43 44 14 45 字词嵌入： word |embedding (50-dimension) 28137 |-0.54645991 2.28509140 ... -0.34052843 -2.01874685 8417 |-9.01635551 -3.80108356 ... 1.86873138 2.147

英文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——MUltiNLI

为了什么 了解文本匹配区域中的方法，包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型（基于特征的模型） 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM，CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型，基于语义表达的结构，单词哈希+ DNN 2014年WWW，单词哈希+ CNN + DNN CIKM 2014基于匹配的结构，单词哈希+ CNN，CLSM和C-DSSM有什么区别呢 2014年EMNL