再把各个词的向量累加或者拼接起来,由于 Word2Vec 和 LDA 都是无监督的训练,这样会给整个模型引入误差,DSSM 采用统一的有监督训练,不需要在中间过程做无监督模型的映射,因此精准度会比较高。。
第一种是使用BLTM结合DPM来拟合query和document之间的关系,另一种方法是采用深度模型,对query和document进行自编码,但是这两种方法都是无监督的方法。 本文针对搜索场景,提出了一系列深度网络语义模型(Deep Structured Semantic Models),模型的核心思想是:首先将query和document映射到同一个低维语义空间,然后通过cosine来...
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再把各个词的向量累加或者拼接起来,由于 Word2Vec 和 LDA 都是无监督的训练,这样会给整个模型引入误差,DSSM 采用统一的有监督训练,不需要在中间过程做无监督模型的映射,因此精准度会比较高。。
最后计算相似度的时候还是cosine距离。本文针对CNN-DSSM无法捕捉长文本的上下文信息的缺点，引入了LSTM。同时在LSTM的cell中加入了peehole，LSTM的cell结构如上图所示。与传统的LSTM不同，作者在遗忘门、输入门、输出门中都考虑了[公式]，总体来说考虑的信息更丰富。
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