Under de senaste åren har djupa neurala nätverk lett till spännande genombrott i taligenkänning, datorseende och naturliga språkbearbetning (NLP) uppgifter. Emellertid har det varit få positiva resultat av djupa modeller för ad hoc-hämtningsuppgifter. Detta beror delvis på att många viktiga egenskaper hos ad hoc-hämtningen ännu inte har behandlats väl i djupgående modeller. Vanligtvis är ad-hoc hämtning uppgift formaliseras som ett matchande problem mellan två textbitar i befintligt arbete med hjälp av djupa modeller, och behandlas likvärdigt med många NLP uppgifter såsom parafras identifiering, frågesvar och automatisk konversation. Vi hävdar dock att den ad-hoc hämtning uppgiften främst handlar om relevans matchning medan de flesta NLP matchning uppgifter gäller semantisk matchning, och det finns några grundläggande skillnader mellan dessa två matchande uppgifter. Framgångsrik relevansmatchning kräver korrekt hantering av exakt matchande signaler, frågeterm betydelse, och olika matchningskrav. I detta dokument föreslår vi en ny modell för matchning med djup relevans (DRMM) för ad hoc-sökning. Speciellt använder vår modell en gemensam djup arkitektur på frågetermnivå för relevansmatchning. Genom att använda matchande histogramkartläggning, ett feed forward matchningsnätverk och ett termspelsnätverk kan vi effektivt hantera de tre relevanta matchningsfaktorer som nämns ovan. Experimentella resultat från två representativa referenssamlingar visar att vår modell avsevärt kan överträffa några välkända hämtningsmodeller samt toppmoderna djupmatchande modeller.
Guo m.fl. REF utvecklade en neural-nätverksbaserad modell (DRMM) som använder matchande histogram och term-gating.
A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}