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目前，将文本处理词向量的方法有很多，比如最基本的 One-hot 方法、比较流行的 Word2vec 方法、FastText 方法、GloVe 方法，但是这些词向量的方法都是静态的词向量方法，也就是说这些方法构成的词向量并不依赖上下文语义。所以我们选择了 Google 开源的 BERT 模型，它是一种动态的词向量表示方法，BERT 模型可以根据左右上下文语境去调整文本特征。

本次我们将用 BERT 模型将文本处理成向量，然后利用 Milvus 对特征向量做相似度检索，搭建一个文本搜索引擎。

| 讲师介绍

晶晶

Zilliz 数据工程师

| 直播流程

1. Milvus与BERT搭建文本搜索引擎的方案简介

2. Demo搭建与展示

3. 答疑

| 活动信息

时间：9/29 （Tue.) 7:00 PM - 7:45 PM

活动小助手&交流群： 对活动有问题吗？还是希望入群与 Milvus 的大牛们共同交流。欢迎加小助手微信：zilliz-tech 并记得回覆暗号“Milvus 入群”哦！

直播链接：

https://live.bilibili.com/21709450

https://www.slidestalk.com/m/292

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| 看直播拿好礼

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直播互动提问的小伙伴将有机会获得 Milvus 冰砖 （冷饮好伴侣）或是 Milvus 第二代T恤 （纯棉吸汗）。只有15位名额，先到先得！记得务必留下联系方式以便中奖后联系噢～

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