Ett grundläggande mål med sökmotorer är att identifiera, med tanke på en fråga, dokument som har relevant text. Detta är i sig svårt eftersom frågan och dokumentet kan använda olika ordförråd, eller dokumentet kan innehålla frågeord utan att vara relevant. Vi undersöker neurala ord inbäddade som en källa till bevis i dokumentrankning. Vi tränar ett ord2vec inbäddning modell på en stor omärkt fråge corpus, men i motsats till hur modellen används vanligtvis, vi behåller både input och output prognoser, så att vi kan utnyttja både inbäddade utrymmen för att härleda rikare fördelningsrelationer. Under rankningen kartlägger vi frågeorden i inmatningsutrymmet och dokumentorden i utmatningsutrymmet, och beräknar en frågedokumentsrelevanspoäng genom att aggregera cosinuslika likheter mellan alla frågedokumentordpar. Vi postulerar att den föreslagna Dual Embedding Space Model (DESM) fångar bevis på huruvida ett dokument handlar om en frågeterm utöver vad som modelleras av traditionella termfrekvensbaserade metoder. Våra experiment visar att DESM kan omranka toppdokument som returneras av en kommersiell sökmotor, som Bing, bättre än en termmatchning baserad signal som TF-IDF. Men när vi rankar en större uppsättning kandidatdokument, finner vi att den inbäddade-baserade metoden är benägen till falska positiva, hämta dokument som bara löst relaterade till frågan. Vi visar att detta problem kan lösas effektivt genom rankning baserad på en linjär blandning av DESM och ordräkningsfunktioner.
Dubbla inbäddning utrymme modell med ord inbäddningar föreslogs för uppgiften att dokument ranking REF.
A Dual Embedding Space Model for Document Ranking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}