检索结果-南通市图书馆

作者：王萌北方民族大学

学位级别：硕士

搜索引擎已经成为了用户找到与其需求相关信息的有力工具。然而,当不同的用户输入相同的查询时,大多数搜索引擎会返回相同的搜索结果排序列表。这无法满足用户对搜索结果的个性化需求。对搜索结果进行重排序可以有效地解决这一问题。然... 详细信息

搜索引擎已经成为了用户找到与其需求相关信息的有力工具。然而,当不同的用户输入相同的查询时,大多数搜索引擎会返回相同的搜索结果排序列表。这无法满足用户对搜索结果的个性化需求。对搜索结果进行重排序可以有效地解决这一问题。然而,现有的文档重排序模型仍然存在以下问题:(1)查询与文档之间的主题相关性建模能力不足;(2)基于查询会话的用户搜索意图挖掘不充分;(3)基于深度学习的模型参数量大,难以在现实场景中部署,模型实用性不足。针对上述问题,开展融合主题相关性与搜索会话的文档重排序模型研究,主要工作如下:(1)针对问题一,构建融合主题相关性与短期会话的文档重排序模型(Document re-Ranking Model with integrating Topic Relevance and Short-term search Session,DRM-TRSS)。首先,利用BERT模型预测查询和候选文档之间的主题相关性。其次,利用Transformer编码用户当前搜索会话信息预测用户短期搜索意图。最后,融合主题相关性信息和用户短期搜索意图预测最终的用户搜索意图,并依此对候选文档重排序。在Tian Gong-QRef和Tian Gong-ST上进行实验,DRM-TRSS模型在MAP评价指标上比表现最好的基线模型分别提高了15.12%和1.24%。(2)针对问题二,构建融合主题相关性与长短期会话的文档重排序模型(Document re-Ranking Model with integrating Topic Relevance and Long-short term search Session,DRM-TRLS)。首先,利用BERT模型预测查询和文档之间的主题相关性。其次,利用Bi-GRU编码用户长期搜索会话信息,利用个性化记忆网络从用户长期搜索会话中预测用户长期搜索意图。然后,利用Transformer编码用户短期搜索会话。最后,通过分层组合的方式将用户的长期和短期搜索意图以及主题相关性信息进行融合,获得候选文档最终的排名分数,并依此对候选文档进行重排序。实验结果表明,在Tian Gong-QRef和TREC2014数据集上,DRM-TRLS模型相较于最好的基线模型,在MAP指标上分别提高了20.06%和2.24%。(3)针对问题三,构建基于知识蒸馏压缩方法的文档重排序模型。通过知识蒸馏技术对第三章和第四章提出的模型进行压缩优化,完成文档重排序任务。实验结果表明,在基本不影响模型性能的基础上,压缩后的模型参数量分别减少了89.49%和45.54%,模型实用性得到了增强。综上所述,本文构建的文档重排序模型能较为准确地预测用户的搜索意图,优化候选文档排序结果,对模型进行压缩进一步增强了模型的实用性。

关键词：文档重排序主题相关性搜索会话模型压缩 Web搜索

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于流形学习的文档重排序方法

引用

山西大学学报(自然科学版) 2017年第1期40卷 27-34页

作者：赵文玉周栋湖南科技大学计算机科学与工程学院

对第一轮检索的结果文档进行重新排序,以提高顶端结果的准确率,一直是信息检索研究中的基础和关键热点问题。文章在考虑文档与文档的基础上,充分考虑了文档与关键词项以及词项与词项之间的多种关系,提出了一种基于流形学习的检索结果重... 详细信息

对第一轮检索的结果文档进行重新排序,以提高顶端结果的准确率,一直是信息检索研究中的基础和关键热点问题。文章在考虑文档与文档的基础上,充分考虑了文档与关键词项以及词项与词项之间的多种关系,提出了一种基于流形学习的检索结果重排序的方法。将文档-文档,文档-关键词项,以及词项-词项这三种关系利用流形学习模型进行融合,然后通过正则化框架,在第一轮检索结果分数的基础上,进行文档重排序。在CLEF数据集上进行的实验表明,与基于图的文档重排序,基于LDA模型的文档重排序等方法相比,文中提出的方法可以更好地提高检索准确率。特别是在奥地利图书馆数据集中,采用MRR评估方法,文章所提出方法的准确率比表现最好的基线系统提高了11.78%,比第一轮检索结果提高了33.46%。

关键词：文档重排序流形学习检索结果优化

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于文档相似度的检索结果重排序方法

引用

中文信息学报 2010年第3期24卷 19-23,36页

作者：周博岑荣伟刘奕群张敏金奕江马少平智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机科学与技术系北京100084

对相关反馈问题的研究已有近30年的历史,相关反馈也被证明可以大程度稳定地提升检索系统的性能。当前网络环境下相关反馈的应用以及用户提供反馈信息的方式已经发生了明显的变化,因此相关反馈研究又一次引起了研究界的注意。该文提出了... 详细信息

对相关反馈问题的研究已有近30年的历史,相关反馈也被证明可以大程度稳定地提升检索系统的性能。当前网络环境下相关反馈的应用以及用户提供反馈信息的方式已经发生了明显的变化,因此相关反馈研究又一次引起了研究界的注意。该文提出了一种基于文档相似度的搜索结果重排序方法,该方法同时利用了反馈信息中的相关文档与不相关文档。在大规模网络信息检索标准实验数据上的实验结果表明:该方法不仅可以稳定地提高系统的检索性能,并且相较于经典的查询扩展方法有着明显的优势。

关键词：计算机应用中文信息处理相关反馈文档重排序信息检索

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

相关反馈任务中一种基于文档相似度的检索结果重排序方法

相关反馈任务中一种基于文档相似度的检索结果重排序方法

引用

第五届全国信息检索学术会议

作者：周博岑荣伟刘奕群张敏马少平清华大学智能技术与系统国家重点实验室

研究界关于相关反馈问题的研究已经有近30年的历史,相关反馈也被证明可以在很大程度上稳定地提升检索系统的性能。由于目前相关反馈的应用,以及用户提供反馈信息的方式都发生了明显的变化,有关相关反馈的研究又一次引起了研究界的注意... 详细信息

研究界关于相关反馈问题的研究已经有近30年的历史,相关反馈也被证明可以在很大程度上稳定地提升检索系统的性能。由于目前相关反馈的应用,以及用户提供反馈信息的方式都发生了明显的变化,有关相关反馈的研究又一次引起了研究界的注意。本文提出了一种基于文档相似度的搜索结果重排序方法,该方法同时利用了反馈信息中的相关文档与不相关文档。充分客观的实验数据表明:该方法不仅可以稳定的提高系统的检索性能,并且相较于经典的查询扩展方法有着明显的优势。

关键词：相关反馈文档重排序信息检索

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

基于BERT的融合辅助信息的两阶段长文档检索模型

基于BERT的融合辅助信息的两阶段长文档检索模型

引用

作者：梁道远汕头大学

学位级别：硕士

随着社会经济的快速发展和科学技术的进步,生产生活中每日产生的数据量逐渐超出了已有工具可以处理的规模。如何从海量的可用数据中提取到有价值的信息,以及如何为用户的查询提供更为匹配的答案,成为了信息检索领域一个亟需优化的热点... 详细信息

随着社会经济的快速发展和科学技术的进步,生产生活中每日产生的数据量逐渐超出了已有工具可以处理的规模。如何从海量的可用数据中提取到有价值的信息,以及如何为用户的查询提供更为匹配的答案,成为了信息检索领域一个亟需优化的热点问题。虽然,对于同一查询和文档对的描述多种多样,但若想找到更匹配的答案,核心在于如何更好的理解查询和文档所表达的含义。从深度学习的角度来说,即如何将它们表示为更富含意义的向量形式。已有的相关实践证明,词嵌入向量相比于传统的词袋模型可以提供更加丰富的信息。然而,传统的word2vec、fasttext等词向量模型无法解决根本性存在的一词多义问题,基于卷积神经网络和循环神经网络的模型又无法有效的对长距离的上下文进行建模。2018年之后,以BERT为代表的众多基于Transformer的预训练模型通过在大规模的语料库上执行多种预训练任务进行语言建模,由此得到的语言模型有效的解决了前面提到的问题,为信息检索和自然语言处理领域中的诸多问题打开了一扇新的大门。但是,由于预训练模型对于输入长度的限制,相关模型在处理长文档时稍显乏力。如何在算力和推断时间的限制下,更好将BERT应用于信息检索领域中针对于长文档的检索任务,本文提出了一种为长文档构建相对重要性标签的方法,以及重要性段落识别模型IPRM和文档重排序模型Lt BERT构成的两阶段检索模型。首先,利用选择的重要性度量方式标注长文档划分后的段落,从而生成长度合适的数据集。接着,IPRM根据生成的数据集训练得到的模型,可以关注到未知长文档中相对更加重要的段落。另外,通过修改IPRM的输入形式,使其可以更好的感知标题和段落词项之间的位置关联。最后,Lt BERT相比于单纯的BERT可以更好的利用词向量信息,使得模型在文档重排序任务中的效果得到一定程度的提升。实验部分将分别在Robust-04和Clueweb-09数据集上进行,由MAP、n DCG@20和P@20评价指标的结果证明了整体思路的合理性和模型的有效性。

关键词：信息检索自然语言处理文档重排序预训练模型

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于文档重排列的中文信息检索系统(英文)

引用

心智与计算 2007年第4期 448-457页

作者：陈禹史晓东厦门大学计算机科学系

对于文本信息检索,用户都希望从被检索出来的前N篇文章中得到更多的相关信息。本文介绍一个基于文档重排列的中文信息检索系统。为了通过重排列初检索文本来提高检索结果的精确率,该系统按照初检索结果中前100个排列文档中的关键词的分... 详细信息

对于文本信息检索,用户都希望从被检索出来的前N篇文章中得到更多的相关信息。本文介绍一个基于文档重排列的中文信息检索系统。为了通过重排列初检索文本来提高检索结果的精确率,该系统按照初检索结果中前100个排列文档中的关键词的分布对结果中的所有1000个文档进行重排列。实验中使用NTCIR-3正式的中文测试数据作为测试集,结果表明,该系统对中文文本检索精确率的提高取得一定的效果。

关键词：中文信息系统文档重排序扩展查询

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：