在自然语言处理中，其核心问题是文本匹配，实现文本匹配的方法也很多。传统方式大都是基于规则的知识图谱的方式实现的，但这种方式存在许多问题，比如：它需要设计大量的语义规则，同时要确保规则之间没有冲突，这是一个比较难的过程，此外还需要对大量的语料预先进行分类整理、打标签等，这个过程及其耗时且繁杂。这种方式实现的文本匹配，其可扩展性差，需要大量重复的工作，很难处理语句的多样化表达。

随着深度学习领域的公开和成熟，出现了许多经典的深度语言模型。本次直播 Milvus 教你如何借助 Google 开源的预训练模型 BERT， 将文本数据集转化为语义特征向量，然后利用 Milvus 对特征向量做相似度检索。这样的方式彻底摆脱了对语料的预处理，摆脱了规则的制定，极大的提高了文本匹配的效率。心动了吗？快来与Milvus 学习如何搭建智能问答系统吧！

活动信息

时间：4/23 （Thur.) 7:00 PM - 8:00PM
直播间：https://live.bilibili.com/21709450

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