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基于深度學(xué)習(xí)的用戶問答查詢推薦 查詢推薦技術(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)頁搜索、商品搜索、問答搜索(如知乎、百度知道、維基知道等)等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中,成為用戶獲得信息的重要途徑之一。通過查詢推薦,用戶可以更準(zhǔn)確、更快捷地描述查詢意圖,從而獲得更好的體驗。 一直以來,查詢推薦的研究主要集中在通用信息檢索場景,而較少關(guān)注社會化問答平臺場景下的用戶信息行為和信息需求的特殊性。 本書以用戶問答查詢推薦,即“在用戶輸入少量關(guān)鍵詞的條件下,自動分析用戶的潛在提問意圖,并為用戶推薦相關(guān)的自然語言問句”,這一新的研究課題為主線,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)果多樣化四個方面上展開了深入的探討。 本書回答了以下問題,“什么是用戶問答查詢推薦”“用戶問答查詢推薦面臨哪些挑戰(zhàn),有哪些解決路徑”“哪些深度學(xué)習(xí)技術(shù)可被用于用戶問答查詢推薦研究”“如何使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決用戶查詢推薦研究的障礙”。
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