【摘 要】
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通过在查询扩展中引入深度学习框架,并结合局部和全局查询扩展模型,从而解决查询扩展中伪相关反馈引起的查询漂移问题。选择eBay于2017年发布的查询短语和商品名称作为实验数
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”（71373286）;中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“大数据视角下的中美贸易战观点挖掘研究”（2722019JX007）
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通过在查询扩展中引入深度学习框架,并结合局部和全局查询扩展模型,从而解决查询扩展中伪相关反馈引起的查询漂移问题。选择eBay于2017年发布的查询短语和商品名称作为实验数据,在伪相关反馈的基础上提出基于深度学习的查询扩展模型(deep learning based query expansion model,DLQEM),以实现更准确有效的查询扩展,并将其应用到信息检索任务中。实验结果表明,DLQEM的precision@10值在伪相关反馈(PRF)的基础上分别提高了3.5%和3.7%,验证了本文所提出假
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