資訊檢索-從傳統方法到近代神經網路回顧:Neural Models for Information Retrieval

這是一篇由微軟出的關於資訊檢索(Information Retrival)這個領域的回顧。在深度學習的蓬勃發展下,過去三年發表在ACM SIGIR中用NN做IR的論文數從1%成長到21%。有鑑於此,作者整理了長達52頁的文獻回顧,從傳統方法走到現在,非常適合想要了解IR近幾年發展的讀者。

這份回顧主要涵蓋六個部分:

  1. IR所要處理的問題、面對的挑戰、衡量方式及傳統的非NN方法
  2. 簡單介紹NN做IR的方法和模型
  3. 介紹用NN和非NN做term embedding的方法並著重在何謂term彼此間”相似“這個概念的討論
  4. 回顧一些用NN和非NN的方式這些term embedding套入IR
  5. 介紹今天深度學習在IR領域的基本方法,包含其架構和相關套件
  6. 介紹一些應用在IR的中比較特別的深度學習方法

更多細節,請參考原始論文

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