ABSTRACT är ett papper som presenterar en Kernel Entity Salience Model (KESM) som förbättrar textförståelse och hämtning genom att e er estimera entity Salience (vikt) i dokument. KESM representerar enheter genom kunskap berikade distribuerade representationer, modellerar interaktionen mellan enheter och ord av kärnor, och kombinerar kärnpoängen för att uppskatta entitetslön. Hela modellen är inlärd end-to-end med enhetsetiketter. E Salience-modellen förbättrar också ad hoc-söknoggrannheten, vilket ger eektiva rankningsfunktioner genom att modellera kvaliteten hos frågeenheter i kandidatdokument. Våra experiment på två enheter salience corpora och två TREC ad hoc sökdata visar effektiviteten av KESM över frekvensbaserade och funktionsbaserade metoder. Vi ger också exempel som visar hur KESM förmedlar sin textförståelse förmåga som lärts från entitetslön till sökning.
Det pågår också nyligen arbete med att fastställa rangen hos enheter i dokument REF för rankning.
Towards Better Text Understanding and Retrieval through Kernel Entity Salience Modeling
{'venue': 'In proceedings of SIGIR 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}