är papper föreslår K-NRM, en kärnbaserad neural modell för dokumentrankning. Med tanke på en fråga och en uppsättning dokument använder K-NRM en översättningsmatris som modellerar likheter på ordnivå via inbäddade ord, en ny kärnpoolningsteknik som använder kärnor för att extrahera multi-level så matcha funktioner, och ett lager som lär-till-rank som kombinerar dessa funktioner till nal ranking poäng. Hela modellen är tränad från början till slut. E ranking lager lär sig önskad funktion pa erns från parvis ranking förlust. E-kärnor överför funktionen pa erns till så-match mål på varje likhetsnivå och genomdriva dem på översättningsmatrisen. Ordet inbäddningar är stämda i enlighet därmed så att de kan producera önskade så matchningar. Experiment på en kommersiell sökmotors frågelogg visar förbättringar av K-NRM över tidigare funktionsbaserade och neurala-baserade tillstånd-of-the-art, och förklara källan till K-NRM:s fördel: Dess kärna-styrda inbäddning kodar en likhet metriska anpassade för att matcha frågeord till dokumentord, och ger eektiva multi-level så matchar.
K-NRM REF är en interaktionsbaserad modell som använder kärnpoolning för att sammanfatta ordordsinteraktioner.
End-to-End Neural Ad-hoc Ranking with Kernel Pooling
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}