Modeller såsom latent semantisk analys och de baserade på neurala inbäddningar lär distribuerade representationer av text, och matcha frågan mot dokumentet i latent semantiskt utrymme. I traditionella modeller för informationssökning, å andra sidan, har termer diskreta eller lokala representationer, och relevansen av ett dokument bestäms av de exakta matchningarna av frågetermer i kroppstexten. Vi tror att matchning med distribuerade representationer kompletterar matchning med traditionella lokala representationer, och att en kombination av de två är gynnsam. Vi föreslår en ny dokumentrankningsmodell bestående av två separata djupa neurala nätverk, en som matchar frågan och dokumentet med hjälp av en lokal representation, och en annan som matchar frågan och dokumentet med hjälp av inlärda distribuerade representationer. De två nätverken är gemensamt utbildade som en del av ett enda neuralt nätverk. Vi visar att denna kombination eller 'duet' utför betydligt bättre än antingen neurala nätverk individuellt på en webbsida ranking uppgift, och också avsevärt överträffar traditionella baslinjer och andra nyligen föreslagna modeller baserade på neurala nätverk.
Slutligen, Mitra et al. REF föreslår DUET, en djupgående rangordningsmodell som tar hänsyn till både exakta matchningar mellan dokument- och frågetermer (den lokala modellen) och likheten mellan lågdimensionella representationer av frågan och dokumentet (den distribuerade modellen).
Learning to Match Using Local and Distributed Representations of Text for Web Search
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}