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数据预处理_王而川_crf 命名实体识别_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的方法, 它基于一种特殊的深度 结构, 用于大规模的文档检索 ( 网络搜索) , 我们称之为深度结构语义模型或 深度 语 义 相 似 模 型 ( DeeP SemantiC Simiiarity Modei, DSSM ) , 发 表 于 文 献 [172]中。在文献[328]中,可以找到该模型的卷积版本,即卷积深度语义 相似模型 ( CDSSM) 。 利用现代搜索引擎对网页文档检测主要通过文档关键词与查询关键词匹配 的方法进行。 然而, 一个概念在文档或查询中往往因为用词和语言风格的不同 而导致字串匹配的结果不准确。 在关键字匹配不奏效的情况下, 潜在语义模型 能够将查询匹配到语义级别上的相关文档。 这些模型把出现在相似语境下的不 同术语按照同一语义簇进行分类, 用这种方法解决网页文档和查询之间的语言 差异。 因此, 一次查询和某个文档 ( 在低维语义空间分别用两个向量来表示) 即使不包含相同的术语, 也可能具有很高的相似度。 人们提出了诸如概率潜在 语义模 型 ( ProbabiiiStiC iatent SemantiC modei ) 和 潜 在 狄 利 克 雷 分 布 (
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