MCP-SM 提出了一个多概念解析的语义匹配框架，用于从句子中提取各种概念，并将其融入分类标记，以解决语义匹配中对命名实体识别模型的依赖问题。

Mar, 2024

本文提出了一个结合对比学习和外部知识的短文本匹配模型，使用生成模型构建补全句子，利用对比学习方法获得更加语义化的编码，使用关键词与知识库相结合构建知识图谱，通过的实验证明了该模型在两个中文文本匹配数据集上达到了最佳表现。

Apr, 2023

文本匹配是将两段文本进行匹配并确定它们之间的关系的任务，本文提出了一种名为知识增强文本匹配模型（KETM）的新模型，通过从外部知识源中丰富上下文表示来增强模型的理解和推理能力。实验证实了我们的模型在四个数据集上表现良好，并且与不添加外部知识的基础模型相比，我们的方法的性能得到了提高。

Aug, 2023

通过训练深度学习模型，使用顾客行为数据，我们开发了一种新的损失函数，并结合 n-gram 和平均池化来捕捉短程语言模式，并使用哈希来处理词汇表外的标记，从而解决语意匹配在产品搜索中的挑战。在离线测试和在线 A/B 测试中，均表现出比基线语意搜索方法更好的召回率和平均准确率。

Jul, 2019

本文提出了一个多任务句子编码模型 (MSEM) 用于 Paraphrase Identification（PI）问题。我们使用连接图表示句子之间的关系，并应用多任务学习模型来解决句子匹配和意图分类问题。此外，我们实现了一个通用的语义检索框架，结合了我们提出的模型和近似最近邻（ANN）技术，可以在在线服务中快速地找到最相似的问题。实验结果表明，我们提出的方法与现有的句子匹配模型相比具有优越性。

Nov, 2019

通过深度编码和交互来提取深层语义信息的句子匹配方法，使用自注意机制和双向注意机制获得深层语义信息并进行分类，适用于文本蕴含识别、释义识别和答案选择，实验证明其可有效提取深层语义特征并验证其在句子匹配任务中的有效性。

Mar, 2022

通过语义文本匹配任务范式，本论文提出了一种新的神经抽取式摘要系统构建方法。经过与原有抽取式摘要方法数据集的实验对比，该方法取得了更好的抽取结果，并通过对 CNN / DailyMail 数据集的实验，创造了 44.41 的新高水平。我们相信，这种基于匹配的摘要框架的潜力还未完全被利用。

Apr, 2020

通过多意图建模、属性感知编码和意图感知匹配等方法，我们提出了多意图属性感知匹配模型，旨在探索文本匹配系统中属性的有效性，以提高搜索查询与候选项的匹配效果。

Feb, 2024

本文介绍了针对文本数据的关键词提取和文本摘要的处理方法，介绍了一种基于 TextRank 算法的无监督学习方法，在其基础上提高了算法的效率，并针对其忽略了不同部分的语义相似性进行了改进。此外，还开发了一种基于该框架的主题聚类算法，可单独使用或作为生成摘要的一部分来解决文本覆盖问题。

Dec, 2022

本文研究将深度神经网络模型与词汇模型相结合应用于搜索引擎的检索阶段，并在 TREC 数据集上进行了实证研究，结果表明该方法得到了很好的效果，并揭示了语义方法、词汇方法以及二者结合的不同特点。

Oct, 2020