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醉染图书搜索擎的实体关键技术研究9787111701170
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丛书序导师序摘要章绪论1.1课题背景及意义11.1.1实体的定义及研究背景11.1.2实体的挑战及研究意义61.2研究现状及分析121.2.1实体算法121.2.2实体的可解释1..尚且存在的问题311.3本书的研究内容及章节安排35第2章基于排序学习与信息新颖的实体2.1引言402.2问题定义432.2.1信息新颖定义432.2.2基于信息新颖的实体任务定义47.基于排序学习框架的实体算法49..1相关实体发现50..2相关实体排序532.4实验设置692.4.1实验数据692.4.2基线方法702.4.3评价指标722.5实验结果与分析752.5.1本方法与五种基线方法的比较762.5.2不同特征的贡献度分析782.6本章小结81第3章基于深度多任务学习的上下文相关实体3.1引言833.2问题定义873.2.1上下文相关实体任务定义873.2.2使用多任务学习的原因893.3基于多任务学习的上下文相关实体模型923.3.1上下文无关实体模型923.3.2上下文相关实体模型943.3.3使用多任务学习提升上下文相关实体模型的效果953.3.4利用上下文相关实体模型提升效果983.4实验设置1003.4.1实验数据与评价指标1013.4.2基线方法1043.5实验结果与分析1053.5.1上下文信息的影响1053.5.2多任务学习与单任务学习的比较1063.5.3实体模型的比较1073.5.4搜索会话长度的影响1083.5.5上下文相关文档排序的效果1103.6本章小结111第4章基于卷积神经网络的实体对理由识别4.1引言1124.2问题定义1164.3实体对理由识别方法1184.3.1训练数据的构建方法1184.3.2基于卷积神经网络的排序模型1224.4实验设置1254.4.1实验数据1264.4.2基线方法1284.4.3评价指标1304.5实验结果与分析1304.5.1人工设计特征与自动学习特征的比较1314.5.2基于pointwise与基于pairwise的排序方法的比较1324.5.3本方法与三种基线方法的比较1334.6本章小结138第5章基于机器翻译模型的实体理由生成5.1引言1395.2问题定义1425.3基于统计机器翻译模型的实体理由生成1445.4基于神经机器翻译模型的实体理由生成1485.4.1Seq2Seq模型1495.4.2由实体信息指导的Seq2Seq模型1565.4.3基于Seq2Seq的实体理由生成模型1615.5实验设置1625.5.1实验数据1625.5.2对比方法1655.5.3评价指标1695.6实验结果与分析1715.6.1不同实体理由生成方法的比较与分析1715.6.2基于Seq2Seq的实体理由生成模型分析1745.6.3基于实例的方法的比较与分析1765.7本章小结181结论参考文献攻读博士期间发表的及成果致谢
黄际洲,正高级,百度人工智能技术委员会,百度地图首席研发架构师。多年来一直从事自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等人工智能相关技术研发及大规模产业化工作,先后担任百度阿拉丁、图片搜索、搜索、信息流、百度地图等产品的研发架构师。已发表学术30余篇,获得已授权专利110余项。曾荣获中国学会科技进步一等奖、CCF博士奖。
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