Vi visar hur man lär sig en djup grafisk modell av de ordräkningsvektorer som erhålls från en stor uppsättning dokument. Värdena på de latenta variablerna i det djupaste lagret är lätta att dra slutsatsen och ger en mycket bättre representation av varje dokument än Latent Semantic Analysis. När det djupaste lagret tvingas använda ett litet antal binära variabler (t.ex. 32), den grafiska modellen utför'semantisk hashing': Dokument är kartlagda till minnesadresser på ett sådant sätt att semantiskt liknande dokument finns på närliggande adresser. Dokument som liknar ett frågedokument kan sedan hittas genom att helt enkelt komma åt alla adresser som skiljer sig med bara några få bitar från adressen till frågedokumentet. Detta sätt att utöka hash-kodningens effektivitet till ungefärlig matchning är mycket snabbare än lokalkänslig hashing, vilket är den snabbaste nuvarande metoden. Genom att använda semantisk hashning för att filtrera de dokument som ges till TF-IDF, uppnår vi högre noggrannhet än att tillämpa TF-IDF på hela dokumentuppsättningen.
Salachutdinov och Hinton REF föreslog en metod för semantisk hashning för att filtrera de dokument som gavs till TF-IDF, vilket förbättrade noggrannheten hos traditionella TF-IDF i viss utsträckning.
Semantic hashing
{'venue': 'INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}