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基于深度學習的用戶問答查詢推薦 查詢推薦技術已經成為信息檢索的基礎技術之一,它廣泛應用于網(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,并為用戶推薦相關的自然語言問句”,這一新的研究課題為主線,結合當前流行的深度學習技術,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”“哪些深度學習技術可被用于用戶問答查詢推薦研究”“如何使用深度學習技術解決用戶查詢推薦研究的障礙”。
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