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综合馆
基于卷积神经网络的跨领域语义信息检索研究
  • 摘要

    随着社会信息化的发展,信息检索成为了影响人们日常生活和生产工作的重要技术,同时人们对信息检索技术的要求也越来越高[1].为了改进传统检索方式,基于卷积神经网络CNNs (Convolutional Neural Networks)提出一种语义信息检索模型,对句子卷积特征和词聚特征进行映射训练,达到搜索近似语句的目的.实验表明基于卷积神经网络的近似语义检索模型相比传统检索模型有助于提高信息检索的质量.

  • 作者

    谢先章  王兆凯  李亚星  冯旭鹏  刘利军  黄青松  Xie Xianzhang  Wang Zhaokai  Li Yaxing  Feng Xupeng  Liu Lijun  Huang Qingsong 

  • 作者单位

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南昆明650500/昆明理工大学教育技术与网络中心 云南昆明650500/昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南昆明650500;云南省计算机技术应用重点实验室 云南昆明650500

  • 刊期

    2018年8期 ISTIC PKU

  • 关键词

    卷积神经网络  信息检索  词向量  SVM  快速聚类 

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