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关键词扩展 依托全网海量质量数据和深度神经网络技术，通过词语向量化来计算两个词之间的相似度 本技术用于计算两个给定词语的语义相似度，基于自然语言中的分布假设，即越是经常共同出现的词之间的相似度越高。 词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术，是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一 应用场景 专名挖掘 通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词，扩大专有名词的词典，更好的辅助应用 query改写 通过寻找搜索query中词语的相似词，进行合理的替换，从而达到改写query的目的，提高搜索结果的多样性 技术特色 词表覆盖广 使用大规模网页数据进行模型训练，样本数据丰富且时效性高，收录词汇覆盖度广，召回率高 深度学习训练 基于DNN深度学习大量样本训练模型，完成词语的向量化，建立高精度的词向量表示体系 描述精度高 基于高精度的词向量表示系统及海量样本训练学习，准确描述词义相似度，能满足高精度要求的业务场景需求

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