Apr, 2021

APRF-Net: 基于注意力机制的伪相关反馈网络用于查询分类

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TL;DR本文提出了一种名为 APRF-Net 的神经模型，将伪相关反馈（PRF）方法应用于查询分类中，以改善较为罕见的查询的表现，通过实验结果表明，这种模型可以显著提高查询分类效果。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2018

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    Dec, 2021

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    Aug, 2021

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    Aug, 2021

  • 选择查询包作为信息寻求对话中的伪相关反馈

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    Mar, 2024

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    Jun, 2021

  • LoL: 伪相关反馈的查询重构损失与比较正则化损失的比较

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    Apr, 2022

  • 使用文本分类的伪相关反馈：最简单的可行之事

    本文提出了一种基于文档相关性分类器的技术，使用来自经过排序的初始列表的伪标签，然后将分类器应用于重新排列检索到的文档，以解决伪相关反馈的问题。该技术可以显著提高多个新闻集合的结果，包括使用词袋模型 BM25 以及精调查询扩展模型。

    Apr, 2019

  • 针对召回导向的神经信息检索的相关性反馈策略

    通过基于 BERT 的密集向量搜索产生的相关排名，并基于累积求和的查询和选择的嵌入，我们提出了一种更注重召回率的减少审核工作量的方法，该方法可与基线方法相比，以固定的召回目标为基础，减少 17.85% 至 59.04% 的审核工作量。

    Nov, 2023

  • 基于产品的神经网络用于用户响应预测

    本文提出了一种基于产品的神经网络模型（PNN），通过嵌入层来学习分类数据的分布式表示，通过乘积层来捕获领域之间的互动模式，并进一步完全连接的层来探索高阶特征交互，实验证明在两个大规模实际广告点击数据集上，PNN 模型在各种指标上都优于现有的基准模型。

    Nov, 2016