正式开始看文本匹配的东西啦！文本匹配对NLPer来说是很重要的，不管是最后是做对话、推荐、搜索，文本匹配都是必不可少的。当然啦，BERT系列的模型出来之后，其实传统的深度学习模型效果是远远比不上的。不过这些预训练模型效果好是好，但是训练代价昂贵，当然啦，有人会说，现在已经有剪枝、量化、蒸馏这样的方法来减小预训练模型的大小，从而降低训练所需的代价(所以说模型压缩、加速这个方向还是很有前景的🤩咦，好像跑偏了，anyway)，但是这仍然远远不够，所以熟悉传统的文本匹配模型是非常有必要的。本篇博客讲解经典的SSE模型，并采用tensorflow2实现。

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正式开始看文本匹配的东西啦！文本匹配对NLPer来说是很重要的，不管是最后是做对话、推荐、搜索，文本匹配都是必不可少的。当然啦，BERT系列的模型出来之后，其实传统的深度学习模型效果是远远比不上的。不过这些预训练模型效果好是好，但是训练代价昂贵，当然啦，有人会说，现在已经有剪枝、量化、蒸馏这样的方法来减小预训练模型的大小，从而降低训练所需的代价(所以说模型压缩、加速这个方向还是很有前景的🤩咦，好像跑偏了，anyway)，但是这仍然远远不够，所以熟悉传统的文本匹配模型是非常有必要的。本篇博客讲解经典的SiamCNN模型，并采用tensorflow2实现。

最近在看文本分类系列模型，应该会陆续更新几篇有关文本分类模型的博客，大概一周内更新完成，之后开始做文本匹配的东西。虽然这些模型网上有很多解读了，但是只有自己写出来了，才算是自己的呀。本篇博客讲解最为经典的HAN模型，并采用tensorflow2来进行实现。

这篇文章主要是记录使用tensorflow2的一些笔记吧，因为有时候是真的容易忘。

最近在看文本分类系列模型，应该会陆续更新几篇有关文本分类模型的博客，大概一周内更新完成，之后开始做文本匹配的东西。虽然这些模型网上有很多解读了，但是只有自己写出来了，才算是自己的呀。本篇博客讲解最为经典的DPCNN模型，并采用tensorflow2来进行实现。