[论文笔记]Modeling Interestingness with Deep Neural Networks

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本文介绍了一个基于用户阅读文档推荐相似文档的系统。该系统利用浏览器数据进行训练，并采用深度结构化语义模型（DSSM）来实现源文档与目标文档在隐含空间的投影，以最小化它们之间的距离。通过自动高亮和上下文实体搜索两个任务验证了推荐系统的有效性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Abstract

目的:根据用户正在阅读的doc,推荐相近的doc
数据:浏览器数据
训练:将source和target doc投影到隐含空间,使得他们的距离最小
展示有效性的两个兴趣度任务:自动高亮,上下文实体搜索

1 Introduction

兴趣度很重要的两个任务:
-自动高亮
-上下文实体搜索

2 兴趣度概念

2.1 数据

3 DSSM

3.1 网络结构

输入层
卷积层
mp层
全连接层

3.2 训练DSSM

3.3 使用DSSM

两种使用方式
- 特征生成器
- 直接作为兴趣度函数

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