SIGIRJun, 2016

基于 LSTM 的主动信息检索预测

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TL;DR本研究通过使用 LSTM 网络和背景信息推荐系统，为写作任务提供积极信息检索，以提高搜索质量。
proactive information retrievalwriting tasklstm networkbackground informationexploratory search
发现论文，激发创造
  • 利用长短时记忆进行信息检索的语义建模

    我们使用长短时记忆（LSTM）来捕捉上下文依赖关系，以解决信息检索中的词汇不匹配和长期上下文建模问题，从而显着优于现有的网络文档检索方法。

    Dec, 2014

  • 利用 LSTM 神经网络进行预测性业务流程监控

    本文针对具有宽泛的预测过程监控任务，研究了采用 LSTM 神经网络建立的高准确度模型，证明该方法在预测下一个事件、任务以及剩余时间方面优于现有技术。

    Dec, 2016

  • 使用长短期记忆网络的深度句子嵌入：分析和在信息检索中的应用

    本文提出了一种基于循环神经网络和长短时记忆单元的句子嵌入模型，该模型能够自动侦测句子中关键词和主题，从而进行网络文档检索等艰难的语言处理任务，并在性能上显著优于现有的先进方法。

    Feb, 2015

  • 长短时记忆网络自动规则提取

    本文提出了一种新方法，通过追踪给定输出对 LSTM 的给定输入的重要性来识别一致重要的单词模式，从而将其简化为一组代表性短语，并基于这些短语构造了一个简单的基于规则的分类器，从而近似于 LSTM 在情感分析和问题回答上的输出。

    Feb, 2017

  • 循环神经网络协同过滤

    本文提出一种将协同过滤视为序列预测问题的解决方案，应用了循环神经网络中的 LSTM 模型，并将其与标准的最近邻和矩阵分解方法在电影推荐方面进行了比较，表明 LSTM 在项目覆盖和短期预测方面具有竞争力，大大优于其他方法。

    Aug, 2016

  • 基于维基百科概念的噪音文本主动信息检索

    本文探究了如何利用 Wikipidia 概念传递查询上下文以提高对嘈杂文本的主动信息检索的性能，并提出了两种模型，利用实体链接将 Wikipedia 主题与相关性模型关联。实验结果表明，Wikipedia 概念与检索结果相关性之间存在明显信号，关联排序模型的使用可以进一步提高精度，并且使用 Wikipedia 处理查询背景语境可以消除歧义，进一步帮助主动信息检索。

    Oct, 2022

  • 大规模自然语言处理任务的上下文 LSTM（CLSTM）模型

    本文介绍了 CLSTM 模型，该模型将上下文特征（如主题）纳入模型中，在两个语料库上的实验结果表明，使用单词和主题作为特征可以提高模型在 NLP 任务中的性能，并在问题回答、句子完成、释义生成和对话系统中的下一句预测等 NL 应用程序中发挥重要作用。

    Feb, 2016

  • 神经语言模型中近似短期记忆的特征化

    该研究考察了语言模型在处理文本时是否能够检索先前出现的确切单词，并发现 transformers 模型可以从第一次出现的名词清单中提取词语的身份和排序，而 LSTM 模型则更加侧重于先前单词的语义要点，以及其与列表中其他单词的关系。

    Oct, 2022

  • 长短期记忆视频摘要

    本文提出了一种针对视频进行自动化重点帧或子镜头选择的新型监督学习技术，其将问题视为顺序数据上的结构化预测问题，主要想法是利用 LSTM（长短时记忆），该专用网络类型可模拟视频摘要任务中包含的可变范围依赖性，详细分析证明了模型设计的合理性，通过引入领域适应技术，我们还介绍了应对训练复杂学习模型所需大量注释数据需求的技术。

    May, 2016

  • 基于相关知识和目标的预测性检索聊天机器人

    本文提出了一种新的多任务学习框架，以预测相关知识并通过显式信号来监督其学习，实现知识驱动的主动式对话，从而提高最终响应选择的准确性。

    Jul, 2021