实战项目：金融与医疗场景下的语义匹配及建模应用

文本匹配与语义相似度建模问题概述：

项目介绍：

以NLP中最重要的语义匹配建模为主要内容，结合通用场景、金融领域场景、医疗领域场景，讲解深度学习的各种模型在文本语义匹配建模任务中的解决方案

并结合场景数据讲解在金融与医疗的垂直NLP应用领域（如智能客服）中对应的模型应用方法

核心知识：

文本匹配、问答与对话、信息检索、语义匹配、pointwise数据格式、pairwise数据格式、孪生网络结构、word2vec、word embedding、transformer、bert、文本相似度比对、bert句对任务建模、SiameseCNN、SiameseRNN、Albert、SiameseBERT、文本增强、不同损失函数构建

项目大纲：

1.文本匹配与语义相似度建模问题概述

2.工具库介绍

3.文本语义相似度建模场景数据介绍

4.孪生网络语义相似度建模

5.更多结构的孪生网络建模

6.基于bert系列模型的文本相似度建模与计算

7.金融与医疗场景解决方案

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