Detta papper undersöker den populära neurala ordet inbäddning metod Word2vek som en källa till bevis i dokumentrankning. I motsats till NLP-tillämpningar av ord 2vek, som tenderar att använda endast indata inbäddningar, behåller vi både indata och utdata inbäddningar, så att vi kan beräkna ett annat ord likhet som kan vara mer lämplig för dokumentrankning. Vi kartlägger frågeorden i inmatningsutrymmet och dokumentorden i utmatningsutrymmet, och beräknar en relevanspoäng genom att samla de cosinusliknande likheterna mellan alla frågedokumentordpar. Vi postulerar att den föreslagna Dual Embedding Space Model (DESM) ger bevis för att ett dokument handlar om en frågeterm, utöver och kompletterar den traditionella termen frekvensbaserad metod.
REF behåller både inmatnings- och utmatningsinbäddningar av Word2vek och kartförfrågans ord i inmatningsutrymmet och dokumentorden i utmatningsutrymmet.
Improving Document Ranking with Dual Word Embeddings
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}