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1)对数据进⾏处理, 并使⽤TF-IDF、TextRank等⽅法进⾏关键词提取, 使⽤稀疏检索器实现搜索匹配;
2)通过层级信息的使⽤、数据扩充⽅法、基于PageRank思想的⽂档重要性评分等⽅法, 改进模型搜索效果;
成果:在有效防⽌较差回答的召回的同时, 搜索指标对⽐基准模型提升10%左右, 得到更优质的回答。
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