EMNLPOct, 2022

针对网页搜索有效高效的查询感知片段提取

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TL;DRDeepQSE 提出了一种有效的查询感知网页片段提取方法，其核心思想是将查询感知的片段提取任务分解为两个阶段，并建立查询感知的句子表示，经过实验验证，该方法具有效率和有效性。
query-awarewebpage snippetdeepqsesentence representationsefficient
发现论文，激发创造
  • 基于查询聚焦的多文档概括及远程监督

    本研究提出了一种基于问题回答的粗糙到精细的建模框架，用于解决过去在建立查询与文本段之间关联性上面的问题，并在标准 QFS 基准测试中表现优异。

    Apr, 2020

  • 抽象片段生成

    该论文提出了一种新的生成摘要片段的方法，利用网络目录与锚文本等海量数据编译了一个用于训练抽象式片段生成模型的数据集，并通过标准度量、众包以及与现有技术的比较进行了质量评估，结果表明该方法可生成可用的查询偏向性的抽象式片段且减少文本复用。

    Feb, 2020

  • EWEK-QA：面向引文问答系统的增强网络和高效知识图检索

    通过设计自适应的网页检索器和高效地整合知识图谱三元组的方法，我们提出了增强型网页和高效知识图谱检索解决方案（EWEK-QA），以丰富系统提供的提取知识内容。我们的模型通过一系列定量分析和人工评估实验证明了 EWEK-QA 的有效性，显著提高了网页检索基线的相关段落提取率（>20%）、答案范围覆盖率（>25%）和自包含性（>35%），在 7 个定量问答任务和人工评估中明显优于仅使用网页或知识图谱的最新基线模型。

    Jun, 2024

  • WikiSQE：维基百科句子质量评估的大规模数据集

    提出第一个 Wikipedia 句子质量评估的大规模数据集 WikiSQE，包含了约 340 万句子和 153 个质量标签，并通过机器学习模型进行了实验自动分类，显示具有引文、句法 / 语义或命题问题的句子更难以检测，该数据集在自动化的文章评分实验中表现出更好的泛化性能，并有望成为自然语言处理中其他任务的有价值的资源。

    May, 2023

  • 一种基于句子压缩的框架用于查询焦点的多文档摘要

    本文提出了一个基于句子压缩技术的任务框架，通过基于解析树的一系列学习模型，设计一种创新的 Beam Search 解码器来高效地找到高概率压缩结果，将语言学动机和查询相关性融入压缩过程中，并在多项指标上显著优于最先进的系统，包括在 DUC 2006 和 2007 摘要任务中分别获得 ROUGE-2 指标上 8.0% 和 5.4% 的改进。

    Jun, 2016

  • 神经抽取式搜索

    我们提出了一种名为‘抽取式搜索’的搜索范式，其使用捕捉插槽等方法实现从大语料库中快速提取结构化信息，并通过神经检索和对齐提高召回率以改进结果。本文旨在简要介绍抽取式搜索并展示原型系统的潜力和好处。

    Jun, 2021

  • 深度关键词生成

    本研究提出了一种基于编码 - 解码框架的生成模型来预测文本的关键短语，从而能够有效地捕捉其深层语义含义，并能够识别没有在文本中出现但基于语义意义的内容。

    Apr, 2017

  • 网络搜索中基于事件的查询扩展

    本文提出了一种新的查询扩展系统 Event-Centric Query Expansion（EQE），通过从大量的潜在事件中挖掘最佳扩展，快速准确地提高搜索质量，该系统已被部署在腾讯 QQ 浏览器搜索中，服务于数亿用户。

    May, 2023

  • 查询导向的抽取式视频摘要

    本文介绍了一种基于概率模型的自动视频摘要算法，可以根据用户查询关键词和视频内容的重要性综合考虑来选择关键镜头并生成视频摘要，适用于搜索引擎等应用。

    Jul, 2016

  • WebCiteS: 中国网页搜索结果的带引文的查询聚焦摘要

    通过开发详细的度量标准并使自动评估器将句子分解为子主张以进行细粒度验证，我们为获取在正确引用来源方面面临挑战的大型语言模型提出了解决方案，强调了进一步改进的必要性。

    Mar, 2024