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中国人工智能学会通讯——互联网搜索技术的前沿探索 4 深度学习与信息检索

4 深度学习与信息检索 近年来,深度学习技术在图像、语音、自然语言处理等领域取得了显著的突破,已经开始延伸到信息检索领域。深度学习模型强大的表达能力和学习能力,可以为信息检索中语义信息表征、相关性推理决策,以及复杂交互过程的建模提供良好的支撑。然而,目前已有的结果显示,深度学习应用于检索并不是其他领域深度学习模型的简单移植,而是需要结合信息检索的固有特征、领域知识和独特模式来构建。我们在这个方向上较早地开展了探索,并形成了一些前沿的结果[13-15]。 例如针对信息检索中查询-文档的相关性匹配,我们提出了一个深度相关性匹配模型(Deep Relevance Matching Model)[13](如图6所示)。这个模型的特点包括:①能够从原始的查询与文档词匹配信号,自动学习丰富的相关性特征;②模型结构特别针对检索相关匹配,它与传统语义相似匹配的差别在于,对精确匹配信号、查询词重要度和多样的匹配模式的建模。实验表明,该深度检索模型排序性能在多个公开标准测试集上超越传统检索模型。

中国人工智能学会通讯——人机对话系统体验提升之道

刚才周老师介绍了深度学习在NLP应用的方法和挑战,刘教授介绍了终身学习,黄教授讲的内容,让我想起一句话是“谣言止于智者”,我想谈一下在自然语言处理的应用中碰到的一些挑战,特别是人机对话中怎么提升用户的体验。 我先简单介绍什么是人机对话系统,再给大家介绍一下我们通过四五年的实践之后,总结出来的对于体验至关重要的三点。第一是全双工的交互,而且是要把语音和自然语言技术融合在一起。第二是从语义到语用不能仅仅看一句话的字面含义,要结合上下文去理解真实的会话含义。第三是闲聊到知性,不能只是闲聊,我们聊天时除了打发时间之外还希望获取知识、获取收益。 我们现在处在一个很变革的时代,人工智能技术这两年飞速发展,在物联网时代,最主要的交互形式是什么?现在很多认为人和机器的对话系统,可能会成为未来主要的交互方式。人机对话系统吸引了大众的注意,是在2000年左右,SIRI还只是在iPhone手机上的一个APP,通过手机、通过语音去找电影票或者订餐。2014年完全的硬件化了,Amazon提出了智能音箱的概念,从交互上差别非常大,在手机上我们的语音这块都是近讲的方式,语音识别准确率比较高,也不容易受噪音和环境的影...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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