【摘 要】
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提出了一种基于字面相关性匹配和语义相关性匹配的深度神经网络模型,用来计算信息检索中查询和文档的匹配得分。字面相关性匹配模型基于查询和文档之间的词共现矩阵,主要考虑查询和文档的字面匹配信息以及匹配词的位置信息;语义相关性匹配模型基于预训练的词向量,进一步通过卷积神经网络提取查询和文档之间不同位置的语义匹配信息,最后的匹配得分是这两个子模型的叠加。损失函数采用hinge loss,通过最大化正负样本之
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提出了一种基于字面相关性匹配和语义相关性匹配的深度神经网络模型,用来计算信息检索中查询和文档的匹配得分。字面相关性匹配模型基于查询和文档之间的词共现矩阵,主要考虑查询和文档的字面匹配信息以及匹配词的位置信息;语义相关性匹配模型基于预训练的词向量,进一步通过卷积神经网络提取查询和文档之间不同位置的语义匹配信息,最后的匹配得分是这两个子模型的叠加。损失函数采用hinge loss,通过最大化正负样本之间的分数差来更新参数。实验结果表明,模型在验证集上的NDCG@3和NDCG@5分别可以达到0.790 4和0.818 3,相对于BM25以及单个的字面匹配或者语义匹配模型来说都有很大的提升,这也验证了字面匹配和语义匹配对于信息检索的重要性。
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"十三五"时期我国易地扶贫搬迁建设任务的全面完成,为解决区域性整体贫困打下了坚实的基础。目前,我国已进入到加大后续扶持力度,巩固拓展易地扶贫搬迁成果同乡村振兴有效衔接的阶段。随着空间位移和社会环境的变化,搬迁群众也面临着生计方式改变、社会关系的断裂与重建、社区治理结构变迁、社会融入等诸多问题,严重制约了安置区社区的管理转型和良性发展。建议强化安置区社会治理体系建设,培育搬迁群众社区共同体意识,增强
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