Lära sig en högdimensionell tät representation för ordförrådstermer, även känd som ett ord inbäddning, har nyligen en racted mycket ention i naturligt språk bearbetning och informationssökning uppgifter. Inbäddningsvektorer är vanligtvis inlärda baserat på termen närhet i en stor corpus. innebär att målet i välkända ord som inbäddar algoritmer, t.ex. ord 2vek, är att exakt förutsäga intilliggande ord för ett givet ord eller sammanhang. Detta mål är dock inte nödvändigtvis likvärdigt med målet för många uppgifter som rör informationshämtning (IR). Det primära målet i olika IR uppgifter är att fånga relevans i stället för termen närhet, syntaktisk, eller till och med semantisk likhet. är motivationen för att utveckla oövervakade relevans-baserade ord inbäddande modeller som lär ord representationer baserat på fråge-dokument relevans information. I detta dokument föreslår vi två inlärningsmodeller med olika objektiva funktioner; en lär sig en relevansfördelning över ordförrådet som anges för varje fråga, och den andra klassi es varje term som tillhör den relevanta eller icke-relevanta klassen för varje fråga. För att träna våra modeller använde vi över sex miljoner unika frågor och de topprankade dokumenten som hämtas som svar på varje fråga, som antas vara relevanta för frågan. Vi extrinsivt utvärdera våra lärda ord representation modeller med hjälp av två IR uppgifter: frågeexpansion och frågeklassi katjon. Både frågeexpansionsexperiment på fyra TREC samlingar och frågeklassication experiment på KDD Cup 2005 dataset tyder på att relevans-baserade ord inbäddning modeller helt kan överträffa state-of-the-art närhet-baserade inbäddning modeller, såsom word2vec och GloVe. Ordrepresentation, neuralt nätverk, inbäddande vektor, frågeexpansion, frågeklassi katjon ACM Referensformat:
Med utgångspunkt i samma arbetsområde utforskades relevansbaserade ordinslag REF för att föreslå två nya kostnadsfunktioner för att lära sig ordet inbäddning särskilt för hämtningsuppgifter som utvidgning och klassificering av frågor.
Relevance-based Word Embedding
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}