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KDD2017最佳论文&最佳学生论文奖:Accelerating Innovation Through Analogy Mining 大型概念资源库(如美国专利数据库)可以向人们提供类似问题的解决方案的灵感,从而加速创新和发现。然而在这些庞大而凌乱的资源库中发现有用的信息,对于人类或自动化技术来说仍是一个挑战。传统的解决方法有,具有高度关系结构(如谓词演算表征)但非常稀疏,且成本很高的人工创建的数据库。更为简单的机器学习/信息检索相似性度量可以扩展到大型的自然语言数据集,但很难解释结构相似性,而这又是类比的核心。这篇论文探讨了学习更简单的结构表征的可行性和价值,特别是“问题模式”,它规定了产品的目的,以及实现该目的的机制。论文中的方法结合众包和CNN,提取产品描述中的目的和机制向量表示。论文表明,这些学习到的向量能比传统的信息检索方法,以更高精度和更快速度找到类比。在一个思想实验中,模型检索的类比能力提升了产生创意的可能性。研究结果表明,学习和利用较弱的结构表征,是大规模计算类比的有效方法。 立即下载

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