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从负面用户反馈学习和衡量顺序推荐器的响应性
我们将负面用户反馈引入了序列推荐器的训练目标中，在检索阶段使用一种 “不推荐” 的损失函数来优化不推荐带有负面反馈的项目的对数似然。我们通过在大规模工业推荐系统上进行实时实验来证明了这种方法的有效性。此外，我们通过开发一个对照模拟框架来衡量
PDF10 months ago
基于在线蒸馏的伪相关反馈
本文研究在在线情况下是否可以从神经重排结果中有效地提取特定查询的模型，并发现在线提取的词汇模型能够在索引上有效地执行。通过识别在第一检索阶段被忽略的文档，第二检索阶段可以丰富重新排序文档的池。实证研究表明，这种方法与假反馈技术、密集检索方法
PDFa year ago
利用语义和词汇匹配提高文档检索系统召回率：一种混合方法
本文研究将深度神经网络模型与词汇模型相结合应用于搜索引擎的检索阶段，并在 TREC 数据集上进行了实证研究，结果表明该方法得到了很好的效果，并揭示了语义方法、词汇方法以及二者结合的不同特点。
PDF4 years ago
生物医学问答中的领域可移植性和错误传播测量
本论文针对 BioASQ 7 生物医学问答任务（7b 阶段 B）进行研究，探讨了于一般文本（如维基百科）上进行预训练和微调的 QA 系统的领域移植性，并分析了端到端检索和 QA 系统中的误差传播对结果的影响。结果表明，领域特定的微调可以提高
PDF5 years ago
AAAI搜索引擎引导的非参数神经机器翻译
本研究提出了一种基于注意力机制的神经机器翻译（NMT）模型，并允许它在训练后访问整个平行句子对训练集。该模型由两个阶段组成：检索阶段和翻译阶段，实现了在源句子和一组检索的平行句子对之间的平滑翻译。在三种语言（En-Fr，En-De 和 En
PDF7 years ago