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“阿里灵杰”问天引擎电商搜索算法赛第二名方案：双阶段文本匹配技术
在处理大规模文本数据集时，文本匹配算法扮演着至关重要的角色。为了提高匹配的准确率和效率，通常采用两阶段的方法：粗匹配和细匹配。本章节将概述这一流程的基本理念和实施框架。粗匹配阶段的目的是在海量数据中快速筛选出潜在匹配的候选对，这样可以大幅减少后续详细比较的数量，从而提高整个系统的运行效率。这一阶段一般侧重于计算速度而非精度。细匹配阶段则关注候选对的精确匹配。在这一阶段，算法需要考虑到文本的语义信息，通常利用复杂的模型来进行深层语义分析，确保匹配的准确率。
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-- season1 ---- pretrained_model 预训练模型地址 -------- chinese-macbert-large ---- simcse simcse模型文件 ---- data 数据信息 -------- raw_data 存放tianchi官网原始数据 -------- CPR_data 存放Multi-CPR数据 -------- raw_data_process 存放raw_data处理后的数据 -------- CPR_data_process 存放CPR_data处理后的数据 -------- season2_process 为复赛的数据准备 ---- 0.data4MLM_raw.py raw_data生成用于MLM的训练集/测试集 生成文件'./data/raw_data_process/MLM.txt'，'./data/raw_data_process/MLM_eval.txt'分别为MLM的训练集，测试集 ---- 0.convert4MLM_CPR.py CPR_data生成用于MLM的训练集 生成文件'./data/CPR_data
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