A deep relevance matching model for ad-hot retrieval 论文个人理解

最新推荐文章于 2021-07-02 01:32:47 发布
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Abstract：

    在本篇论文中，针对临时检索，提出了一种新兴的深度相关匹配模型（DRMM）。对于

沐自礼
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A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval阅读笔记
Leokb24的博客
09-16 1363
文章目录前记概述论文贡献点语义匹配和关联匹配比较模型Matching Histogram Mapping前馈匹配网络词项门控网络（Term Gating Network）模型训练实验数据集评价指标 前记 最近忙着秋招（主要是懒），好像已经很久没写博客了。 最近在看一些检索相关的论文，顺便记录下吧。 概述 这篇论文将深度学习应用到Ad-hoc Retrieval领域。Ad-hoc Retrieval...
CIKM-2016-DRMM-A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
silver1225的博客
06-08 1632
A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval DRMM by Jiafeng Guo, Yixing Fan, Qingyao Ai and W.Bruce Croft for CIKM2016 文章目录A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval摘要(Abstract)1.概述...
DRMM (信息检索)------深度相关性匹配模型
ChangeOline的博客
04-19 2210
DRMM 临时检索(信息检索)的深度相关匹配模型 摘要: 首先深度神经网络在语音识别,计算机视觉和然语言处理上都取得了很好的突破,但是在信息检索上却没有取得良好的结果.这是因为在深度模型中未能更好的处理临时检索任务的许多重要特征,通常,adhoc检索任务会被看作是两段文本之间的匹配问题,这就好比是nlp中的转述识别,问答和对话一样.但是adhoc检索任务主要是相关性匹配,而NLP任务主要是语义匹配,这两种匹配任务之间存在一些根本性的区别.成功的相关性匹配需要正确处理精确的匹配信号,查询词的重要性和.
论文阅读 | A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
向着星辰大海
08-06 2163
A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval （2016 CIKM） 模型细节 1.对于query中的每个词建立mapping直方图 输入：query中的每个词和doc所有词产生term pair，对于每一个pair使用相似度计算（论文中使用了cos距离），考虑到位置对于匹配问题其实没有影响，此处不用位置信息，而...
深度学习图像检索(CBIR): 十年之大综述
12-05
基于内容的图像检索旨在针对查询图像从大规模数据集中找到相似的图像。通常利用查询图像的代表性特征与数据集图像之间的相似性对检索图像进行排序。
CVPR2017论文摘要汇总
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super_chicken的博客
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1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 6964
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
神经网络检索方法与一种结合local和distributed文本相似度算法
joey周琦
03-27 949
神经网络检索方法与一种结合local和distributed文本相似度算法 by joeyqzhou 基于频次的信息检索方法 信息检索(IR), 简单说，就是给一个query, 返回与其最相关的doc. 传统的IR方法有tfidf, BM25, 它们主要考虑的是query中词语的确定性匹配(不能匹配到类似词）。即词在某篇候选doc中出现的次数(term frequency)和在所有doc中出现...
历年计算机科学领域中各大顶会的获奖文章 ICCV、AAAI、CVPR...
ghw15221836342的博客
01-12 4982
Original address: https://jeffhuang.com/best_paper_awards.html By Conference:   AAAI   ACL   CHI   CIKM   CVPR   FOCS   FSE   ICCV   ICML   ICSE   IJCAI   INFOCOM   KDD   MOBICOM   NSDI   OSDI   PLDI...
IBSS(Ad-hot)
Yasin Lee
11-08 4751
<br /><br />IBSS(Independent Basic Service Set) 模式，也叫专属(ad-hoc)模式，是设计来进行点对点的接连的。一群计算机设定相同的 BSS 名称，即可自成一个 group，而此 BSS 名称，即所谓 BSSID。<br />The IBSS network architecture consists of two or more STAs(stations) communicating directly with each other using 802.1
olap和ad-hot/即席查询
u013939918的博客
04-03 2264
olap分为以下两大类： 即席查询：指用户通过手写SQL来完成一些临时的数据分析需求。 固化查询：指对一些固化下来的取数、看数的需求，通过数据产品的形式提供给用户，从而提高数据分析和运营的效率。这类需求的SQL有固定的模式。 ...
5W1H(六何分析法)全景洞察大数据
weixin_33701251的博客
06-30 1355
引言 5W1H（WWWWWH）分析法也叫六何分析法，是一种思考方法，也可以说是一种创造技法。我们也对大数据问些问题，相信这也是很多中小企业面临的现实问题。大数据这个词也是从12年开始慢慢热起来的，经过4年的发展，如今，很多企业已经开始有自己的大数据平台，但是对于更多的企业是没有的。笔者也在成都的云栖大会分享了笔者的一些思考与总结，由于后续没有录像放出来，...
文本匹配-drmm
loveitlovelife的博客
07-02 797
文章目录论文链接地址github前言信息检索中的匹配问题表征式模型（representation focused model）交互式模型（interaction focused model）语义匹配和相关性匹配模型结构输入层siamese-BiLSTM层输出层损失函数欢迎指正 论文链接地址 A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval github https://github.com/KATEhuang920909/deep_text_match
text matching
ckqsars的博客
12-13 2284
本文章记录关于text matching相关文章的记录： 前提概述： text matching是一种端到端的文本匹配的算法，主要用与搜索引擎，问答系统等，主要是为了找到与目标文本最相关的文本。如和问题最相关的答案，在搜索引擎中找到与搜索框中关键词最相关的网页等。MatchPyramid 文章来源：Text Matching as Image Recognition 主要方法：构建文本与文本
DRMM model
Preke的专栏
07-30 2826
Paper 的引用： Guo J, Fan Y, Ai Q, et al. A deep relevance matching model for ad-hoc retrieval[C]//Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. ACM,...
用深度学习解决问答（QA）方法_语义匹配
hlang8160的博客
12-11 1万+
有两种思路： 采用ad-hoc检索方式 1.首先获取原有的数据集qa-pairs 2.用户提出的问题，进行预处理后，先从数据集中获取，相关的10个预选答案，可以采用Lucene全文检索方法。 3.之后采用深度文本匹配模型（drmm），从10个预选答案中选出分数最高的答案作为最终的答案。 参考： https://www.chedong.com/tech/lucene.html A
深度文本匹配开源工具（MatchZoo)
Coding for Dreams
12-10 1万+
博主导言：苦于Deep Learning的baseline太多实现困难？苦于没有好的基于深度学习处理NLP, IR, QA任务的开源工具？苦于没有发布自己研究的深度文本匹配模型的交流平台？强烈推荐MatchZoo，用深度学习做自然语言处理，信息检索，智能问答等任务的小伙伴看过来。MatchZoo提供了基准数据集（TREC MQ系列数据、WiKiQA数据等）进行开发与测试，整合了当前最流行的深度文本
ios程序发布测试打包
neil's notebook
01-14 146
ios程序发布测试打包备忘 1. 获取测试机UDID 手机连接电脑，打开iTunes－摘要－点击序列号，设备概要界面显示设备udid-反键－拷贝 2. 添加设备 取得UDID后，进入开发者中心-iOS Provisioning Portal-Devices-Add Devices，一个地方填名称，一个地方填你从Tester那里拿到的udid 3. 生成ad hoc证书 开发者中心-...
《Deep adversarial metric learning for cross-modal retrieval》论文学习
uestc_huhu的博客
03-18 718
摘要 跨模态检索的核心方法就是通过寻找最大化相关的嵌入空间来缩减不同模态之间的鸿沟。本文提出了一个新的深度对抗网络度量学习方法（DAML），DAML将那些成对的标签数据映射到共享的潜在特征子空间。其中为了最大化利用模态之间的相关性，通过对抗网络引入额外的正则化。 The framework of DAML如上图所示 它包括四个部分，图片特征映射，文字特征映射，模态分类器，跨模态相似度量 提出的方法 1.有n个样本In,每个样本是成对的张量信息Vi和Ti构成，但它们是不能被直接比较的，为了能够特征直接比较，
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