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基于深度學(xué)習(xí)的用戶(hù)問(wèn)答查詢(xún)推薦 查詢(xún)推薦技術(shù)已經(jīng)成為信息檢索的基礎(chǔ)技術(shù)之一,它廣泛應(yīng)用于網(wǎng)頁(yè)搜索、商品搜索、問(wèn)答搜索(如知乎、百度知道、維基知道等)等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中,成為用戶(hù)獲得信息的重要途徑之一。通過(guò)查詢(xún)推薦,用戶(hù)可以更準(zhǔn)確、更快捷地描述查詢(xún)意圖,從而獲得更好的體驗(yàn)。 一直以來(lái),查詢(xún)推薦的研究主要集中在通用信息檢索場(chǎng)景,而較少關(guān)注社會(huì)化問(wèn)答平臺(tái)場(chǎng)景下的用戶(hù)信息行為和信息需求的特殊性。 本書(shū)以用戶(hù)問(wèn)答查詢(xún)推薦,即“在用戶(hù)輸入少量關(guān)鍵詞的條件下,自動(dòng)分析用戶(hù)的潛在提問(wèn)意圖,并為用戶(hù)推薦相關(guān)的自然語(yǔ)言問(wèn)句”,這一新的研究課題為主線(xiàn),結(jié)合當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)技術(shù),從合成數(shù)據(jù)生成、基于搜索的路徑、基于生成的路徑和推薦結(jié)果多樣化四個(gè)方面上展開(kāi)了深入的探討。 本書(shū)回答了以下問(wèn)題,“什么是用戶(hù)問(wèn)答查詢(xún)推薦”“用戶(hù)問(wèn)答查詢(xún)推薦面臨哪些挑戰(zhàn),有哪些解決路徑”“哪些深度學(xué)習(xí)技術(shù)可被用于用戶(hù)問(wèn)答查詢(xún)推薦研究”“如何使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決用戶(hù)查詢(xún)推薦研究的障礙”。
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