SIGIRJun, 2016

将文档和查询表示为嵌入词向量集以进行信息检索

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TL;DR提供一种使用词向量嵌入表示整个文档的有效方法，通过将文档和查询表示为单词向量集，使用单词集中每个单词对之间的相似性来计算标准相似性度量，提高 TREC 自适应数据集中的平均精确度。
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发现论文，激发创造
  • 将相关文档纳入 word2vec 中

    本文针对词嵌入模型在信息检索任务中存在的问题及其局限性，提出了一种基于 word2vec Skip-Gram 模型的神经网络模型，通过显式向量表示的方式，增加了模型的可解释性和准确性，实现了查询词汇的局部信息融合，提高了指定任务状态下的表现表现。

    Jul, 2017

  • 基于相关性的词嵌入

    本文提出两种具有不同目标函数的学习模型，用于基于查询 - 文档相关性信息学习单词表示，实验结果表明相对于 Word2vec 等基于词语相似度的模型，基于相关性的单词嵌入模型在查询扩展和查询分类等信息检索任务上具有显著优越性。

    May, 2017

  • 弥合差距：有效映射 PubMed 查询与文档的语义相似度度量

    提出了一种基于 Word Mover's Distance 计算单词间距离的查询 - 文档相似度测量方法，利用神经词嵌入在检索无直接匹配的情况下发现相关词，并将其与 BM25 相结合，结果在 TREC Genomics 数据上平均精度平均提高 12％，在来自 PubMed 搜索日志的真实数据集上，结合学习排序的方法，正确率提高了 25％，表明该方法与 BM25 的结合可以产生更出色的性能。

    Aug, 2016

  • 学习极短文本的语义相似性

    研究了基于单词嵌入和 tf-idf 相似性的方法，用于匹配短文本片段，并得出使用两种方法的混合方法可以更好地模拟非常短的文本片段中的语义内容。

    Dec, 2015

  • 利用全文搜索引擎进行语义向量编码和相似性搜索

    本文提出了一种利用全文检索引擎，在稠密语义表示中进行‘向量相似性搜索’的新方法，并展示了其在语义搜索上的实用性。

    Jun, 2017

  • 向量空间中单词表示的高效估计

    提出了两种新的单词向量表示模型，通过神经网络计算大型数据集中单词的连续向量表示，相较于其他神经网络技术在词语相似度任务上提高了准确性且计算效率更高，此外还展示了这些向量在测量语法和语义相似度的测试集上有最先进的性能表现。

    Jan, 2013

  • 现有词嵌入方法的全面实证评估

    本文通过对现有单词嵌入方法的特点和分类任务的分析，将单词嵌入方法划分为传统方法和基于神经网络的方法，揭示基于神经网络的单词表示方法相比于传统方法更能捕捉语言的语义和句法规律。实验验证了不同方法的性能差异。

    Mar, 2023

  • 压缩词嵌入

    该论文研究了使用词向量空间中的哈希技术压缩向量表达的内部结构对嵌入式表示存储优化的影响，同时探讨了二元分解对于嵌入式表示的可解释性的提高。

    Nov, 2015

  • 使用文档向量嵌入和深度学习进行法律文件检索

    本研究使用三种模型，分别基于向量空间表示法，将法律案例文档表示为不同的向量空间，并结合语义词度量和自然语言处理技术，展示了在信息检索过程中引入领域特定语义相似性测量的必要性，表明整合多种技术可显著提高信息检索的准确性，同时还展示了词相似度测量分布变化及文档向量维度变化对法律信息检索过程的影响，从而为信息检索提供了更好的方案。

    May, 2018

  • 文档排名双重嵌入空间模型

    该研究旨在探究神经单词嵌入作为文件评级的证据源，并提出了一种双重嵌入空间模型（DESM），在 Bing 等商业 Web 搜索引擎中可以更好地对置顶文档进行重新排名。

    Feb, 2016