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搜索结果 - 7

EMNLP语音助手的追问建议通过语音提示
通过使用序列到序列的转换器，我们研究了语音助手的采用、声控搜索和查询建议等相关主题，并提供了一种有效的方法来生成紧凑且自然的语音暗示。
PDF8 months ago
CCGen：电子商务中可解释的补充概念生成
本文提出和研究了互补概念生成（CCGen）方法，使用语言模型对给定的概念进行训练，可以产生高质量的互补概念并解释预测结果，对于电子商务领域中的查询建议和商品推荐至关重要。
PDFa year ago
EMNLP整合行为假设进行查询生成
通过提出行为偏差的假设，本文提出了一种通用的编码器 - 解码器变压器框架，以聚合任意假设，进而在检索任务中实现了较大的性能提升，包括 top-$k$ 词语错误率和 Bert F1 得分。
PDF4 years ago
AAAI基于上下文的语义扩展
该研究定义和研究了一项称为上下文感知语义扩展（CASE）的新任务，其目的是在句子上下文中给出种子术语，以建议适合于种子的其他术语，该研究提出了一种网络结构，对每个语境和种子进行编码，然后建议替代术语，最终实验证明，采用种子感知注意力的上下文
PDF5 years ago
基于注意力机制的层次化神经网络查询建议
该论文采用层级结构、会话级神经网络和用户级神经网络相结合的 AHNQS 模型来建模用户的短期和长期搜索历史，利用注意力机制来捕捉用户偏好，该模型在 AOL 查询日志数据集上取得了比基于 RNN 的查询建议基线更高的 MRR@10 和 Rec
PDF6 years ago
面向基于会话的查询建议的学习注意力、复制和生成
本文提出了一种基于会话的查询建议定制序列到序列模型，利用查询感知的注意机制掌握会话上下文的结构，使用复制机制赋予模型解码器存取源单词的能力，实现对于大部分之前提交查询的保留，提出了模型评估的方法以验证其性能，实验证明该模型在查询建议任务中的
PDF7 years ago
用于生成上下文感知查询建议的层次递归编码器 - 解码器
本文提出了一种基于概率模型的搜索建议方法，使用新颖的分层递归编解码器架构，能够考虑任意长度的查询序列，实现上下文感知，解决数据稀疏问题，在下一个查询预测任务中优于现有上下文感知方法，并且可以用于许多其他应用。
PDF9 years ago