文件名称:
通过基于神经网络的单词表示法改善伪相关反馈
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文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：在信息检索中，设计了诸如伪相关反馈之类的查询扩展方法，以用相关术语丰富用户查询，以全面解释所需信息。 查询扩展的关键问题之一是如何获取高质量的扩展术语以捕获信息需求。 神经网络语言模型的最新进展表明，这些模型可以学习强大的分布式单词表示，已成功应用于解决各种自然语言处理任务。 在本文中，我们提出了一个新的基于神经网络的词表示形式的查询扩展框架。 我们的框架首先使用经过修改的术语相关性方法选择大量的候选扩展词，然后基于单词表示为候选词生成词特征，以对给定查询和相应候选词之间的关系进行编码。 此外，我们采用“学习排名”方法来训练具有所生成特征以进行术语细化的术语排名模型。 我们进行了广泛的实验，以检查学习的术语排名模型的性能，并比较用于选择相关扩展术语的基于表示形式和基于上下文的功能的有效性。 使用四个TREC集合的实验结果表明，基于神经网络的单词表示在查询扩展中有效，并且可以显着提高检索性能。
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