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SIPR: Side-Information Pointwise Ranking model for Scientific Research Project Query

SIPR: Side-Information Pointwise Ranking Model for Scientifi...

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2021中国智能自动化大会(CIAC2021)

作者： Benzhi Wang Feifei Kou Juping Du Mingying Xu Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia School of Computer ScienceBeijing University of Posts and Telecommunications

Learning to rank has been applied to many web searches, but it cannot be directly applied to retrieval scientific research projects. In scientific research project query, people are not only concerned about the name of the project, but also the digital information and sideinformation, such as duration, achievements, funding amount of this project. Howerver, the existing learning to rank methods ignore the side-information of scientific research projects. Therefore, we propose a Side-information Pointwise Ranking model(SIPR) for scientific research project query based on deep language model, click model and learning to rank. First, we use the deep language model to extract the semantic information of text, and design a relevance calculation model to extract features of side-information, then we merge the above two features. After that we use the click model to eliminate position bias, and get a ranking score through pointwise DNN. Finally, we can get the query results ordered by these scores. Experiments on real scientific research projects dataset demonstrate that our model can achieve better performance.

关键词： Learning to rank Semantic matching Relevance matching deep language model Machine learning

来源： cnki会议评论

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