Att på ett effektivt sätt förstå korta texter är en viktig uppgift för många verkliga tillämpningar som sökmotorer, sociala medietjänster och rekommendationssystem. Uppgiften är särskilt utmanande eftersom en kort text innehåller mycket sparsam information, o en alltför sparsam för en maskininlärning algoritm för att plocka upp användbara signaler. En vanlig praxis för att analysera kort text är att först utöka den med extern information, som vanligtvis skördas från en stor samling längre texter. I litteraturen har kort textexpansion gjorts med alla typer av heuristik. Vi föreslår en end-to-end lösning som automatiskt lär sig att expandera kort text för att optimera en given inlärningsuppgift. Ett nytt nätverk för djupminne föreslås automatiskt få relevant information från en samling längre dokument och omformulera den korta texten genom en gatingmekanism. Med korta textklassi katjon som demonstrationsuppgift visar vi att de djupa minnesnätverken avsevärt överträffar klassiska textexpansionsmetoder med omfattande experiment på verkliga datauppsättningar.
Tang och al. REF föreslog en end-to-end lösning på den korta texten sparseness och lärde sig automatiskt hur man utökar den korta texten för att optimera en given inlärningsuppgift.
End-to-end Learning for Short Text Expansion
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}