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2015年第2期开奖结果开什么

编辑: admin 来源: 时间: 2018-2-19 9:47:5

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文中提出一种新的深度网络模型(DRMM)来解决Ad-hoc信息检索任务,计算query和文档(document)的相关度在信息检索中非常重要。该文对比了在计算相关度中有用到的两种深度网络结构:Representation-focused模型和Interaction-focused模型。Representation-focused模型中具有代表意义的模型有DSSM、 CDSSM以及ARC-I;Interaction-focused模型中具有代表意义的模型有ARC-II。该论文是在Interaction-focused模型基础之上进行修改,得到一个新的网络模型DRMM。之前的基于Interaction-focused的模型保留了位置信息,比如ARC-II中生成的交互矩阵,然后在此之上构建前向网络。但是在实际情况中,query中的词和文档中的词不具有位置上的对应关系。基于此,该文提出的DRMM是基于值的大小对matrix中的单元重新分类(即该文中所提到的直方图)。该文首先用query中的每个单词和文档的每个单词构建成为一个词对(word pair),再基于词向量,将一个词对映射到一个局部交互空间(local interactions,该文用了余弦相似度)。然后将每一个局部交互空间映射到长度固定的匹配直方图中。引用文中的例子,将相似度[-1, 1]分为五个区间{[-1,-0.5), [-0.5,-0), [0,0.5), [0.5,1), [1,1]} 。给定query中的一个词“car”以及一篇文档(car, rent, truck, bump, injunction, runway), 得到对应的局部交互空间为(1, 0.2, 0.7, 0.3, -0.1, 0.1),最后我们用基于计数的直方图方法得到的直方图为[0, 1, 3, 1, 1]。对于每一个query的词得到一个直方图分布后,在此之上构建一个前向匹配网络并且产生query和文档的匹配分值,最后在将query中所有词合并的时候加入gating参数(比较类似于attention机制),整个框架图以及实验结果如下图所示。研究信息检索的读者可以仔细阅读一下全文。

同时刘铁岩博士在分布式机器学习方面也颇有建树。早在2005年,刘博士就开发了当时世界上最大规模的文本分类器(text classifier),它可以高效地完成超过25万个类别的分类任务。近年来,他又领导开发了包括LightLDA(目前世界上最大的主题模型,可以处理100万个主题)和LightGBM(目前世界上最高效、扩展性最好的GBDT算法)在内的大规模机器学习算法,并通过微软分布式机器学习工具包(DMTK)开源,受到了广泛关注。

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