10.3969/j.issn.1000-386x.2018.07.010
基于Bi-LSTM和分布式表示的网页主题相关度计算
针对向量空间模型忽略了查询关键词和网页的语义相关问题,提出一种基于双向LSTM(bidirectiona long short-term memory)、词的分布式表示和文档的分布式表示的网页主题相关度计算方法.该方法通过双向LSTM和词的分布式表示对查询关键词进行扩展,并得到查询扩展的主题关键词集合的词向量;将搜索到的网页通过分布式表示方法得到网页向量;对主题关键词集合和网页进行相关度计算,得到主题相关网页.实验采用搜狗实验室公开的搜狗全网新闻数据作为词向量训练语料,搜狗评测数据作为测试语料.实验结果表明采用该力法可以提高主题相关网页计算的准确率,性能明显高于向量空间模型.
双向LSTM、分布式表示、查询扩展、网页主题、相关度计算
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TP391(计算技术、计算机技术)
辽宁省自然科学基金项目20170540696;教育部人文社会科学研究青年基金项目17yjc2754;沈阳市科技计划项目17-231-1-82
2018-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
57-62
