Vi anser att problemet med att lära sig distribuerade representationer för dokument i dataströmmar. Dokumenten är representerade som lågdimensionella vektorer och är gemensamt inlärda med distribuerade vektor representationer av ord tokens med hjälp av en hierarkisk ram med två inbyggda neurala språkmodeller. I synnerhet utnyttjar vi sammanhanget för dokument i strömmar och använder en av språkmodellerna för att modellera dokumentsekvenserna, och den andra för att modellera ordsekvenser inom dem. Modellerna lär sig kontinuerliga vektor representationer för både ord tokens och dokument så att semantiskt liknande dokument och ord är nära i en gemensam vektor utrymme. Vi diskuterar tillägg till vår modell, som kan tillämpas på personlig rekommendation och social relationsbrytning genom att lägga till ytterligare användarlager i hierarkin, vilket lär användarspecifika vektorer att representera individuella preferenser. Vi validerade de inlärda representationerna på en publik filmranking data från MovieLens, samt på en storskalig Yahoo News data som omfattar tre månaders användaraktivitet loggar som samlats in på Yahoo servrar. Resultaten tyder på att den föreslagna modellen kan lära sig användbara representationer av både dokument och ord som överträffar den nuvarande toppmoderna tekniken med stor marginal.
Djuriskt m.fl. REF införde hierarkiska neurala språkmodeller för gemensam representation av strömmande dokument och deras innehåll med tillämpning på personliga rekommendationer.
Hierarchical Neural Language Models for Joint Representation of Streaming Documents and their Content
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}