Dec, 2023

Web 搜索中的事件驱动实时检索

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TL;DR本文研究信息检索在实时搜索中面临的挑战，通过整合事件信息和查询，利用跨注意力机制实现时间背景的查询表示，通过多任务训练增强事件表示能力，以及通过两阶段训练和硬负采样进行模型优化，并通过实验证明本方法在时间敏感场景下显著优于现有基线方法。
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发现论文，激发创造
  • 实时搜索中的事件增强检索

    提出了一种名为 EER 的新方法，该方法通过改进传统 EBR 的双编码器模型、引入对比学习和生成式事件三元组提取方案，以及相关学习实现事件关联查询编码器优化，提高了实时检索性能，有望为信息检索领域带来新的视角。

    Apr, 2024

  • 事件驱动的查询扩展

    本文研究了基于事件的查询扩展技术，利用新颖的词语和事件的嵌入机制在相同的向量空间中识别查询和事件之间的语义关系，进而在多个新闻文本检索数据集上显著提高检索性能。

    Dec, 2020

  • 选择相关的网络训练概念进行自动化事件检索

    通过构建配对概念，通过消除不可能对检索有帮助的概念来修剪，该方法解决了自动概念发现和培训中出现的问题，并通过解决视觉和领域适应问题展示了在 TRECVID MED 13 数据集上相对于其他基于视觉的系统的大幅度改进。

    Sep, 2015

  • 利用 Wikidata 支持的事件知识图谱搜索新闻文章

    本文提出一种使用 Wikidata 知识库的方法来产生新闻文章的语义注释，并描述了一种语义搜索引擎，支持基于关键词的搜索和结构化数据搜索。

    Apr, 2019

  • 支持实时态势感知的交互式学习识别相关推文

    提出了一种新颖的交互式学习框架来提高对实时推文的分类过程，该框架允许用户在实时学习的基础上迭代地纠正推文的相关性以训练分类模型，实验结果表明该方法优于现有的机器学习模型，结合 SMART 系统，可用于实时情境感知并满足不同用户依赖需求。

    Aug, 2019

  • EnrichEvent：为新兴事件提取丰富的社交数据和背景信息

    社交平台是传播和讨论真实事件信息的关键平台，本研究提出了一种利用社交数据的词汇、语义和上下文表示来检测社交事件的框架，通过利用上下文知识在最早的阶段检测语义相关的推文并提高聚类质量，进而展示每个事件的演变变化。经过广泛实验验证了该框架在检测和区分社交事件方面的有效性。

    Jul, 2023

  • 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

  • 实时灾害事件相关偏差去除

    本研究利用对抗性神经模型，对社交媒体上涉及危机事件中的具有实际行动意义的信息进行筛选，以达到在面对新兴危机事件时提高分类器的泛化性能及性能表现的目的。

    Nov, 2020

  • 检索式全文维基百科生成用于突发事件

    通过模拟从网络获取的输入生成结构化全文维基百科文档，该论文介绍了关于维基百科生成的一种新方法，使用最新的事件和相关网页作为数据源，并设计了全面评估指标和基准方法。

    Feb, 2024

  • 以行动为中心的信息检索

    本文介绍利用基于行动的语言描述，自动化解决一些需要考虑文档文本隐含、不确定的影响和副作用的信息检索任务。

    Mar, 2019