【摘 要】
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针对传统文本搜索返回结果不准确、不满意的问题,提出一种基于可信语义深度学习的文本搜索方法。首先为了充分挖掘文本的可信语义,通过文本中的信任事实,以及人机交互标注的
【机 构】
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同济大学计算机科学及技术系,嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
【基金项目】
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国家社科基金(No.17BQT086);同济大学实验教改项目(No.0800104214)
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针对传统文本搜索返回结果不准确、不满意的问题,提出一种基于可信语义深度学习的文本搜索方法。首先为了充分挖掘文本的可信语义,通过文本中的信任事实,以及人机交互标注的方式计算文本的可信度。利用网络爬虫抓取大量文本文献学习训练数据,并且构建深度学习神经网络模型,以文本的语义矩阵为输入,以文本的可信度为输出,通过有监督学习,训练出评估文本可信度的深度学习神经网络模型。最后应用该神经网络模型实现文本文献的搜索。通过"中国政治党建"领域的搜索实验表明:该方法在平均可信度方面优于传统搜索方法。
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