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短文本理解研究

发布时间:2017-07-04 07:19

  本文关键词:短文本理解研究


  更多相关文章: 知识挖掘 短文本理解 概念化 语义计算


【摘要】:短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器"理解"短文本的含义.基于这一目标,许多方法利用外来知识源来解决短文本中语境信息不足的问题.通过总结短文本理解领域的相关工作,介绍了基于向量的短文本理解框架.同时,探讨了短文本理解领域未来的研究方向.
【作者单位】: 中国人民大学信息学院;微软亚洲研究院;牛津大学计算机科学学院;Facebook;
【关键词】知识挖掘 短文本理解 概念化 语义计算
【基金】:国家“九七三”基础研究发展计划基金项目(2014CB340403) 中央高校基本科研业务费专项资金(14XNLF05)~~
【分类号】:TP391.1
【正文快照】: 3(牛津大学计算机科学学院英国牛津OX1 3QD)4(Facebook美国加利福尼亚州门洛帕克市94025)(zhy.wang@microsoft.com)短文本理解是一项对于机器智能至关重要的任务.其在知识挖掘领域有很多潜在应用,如网页搜索、在线广告、智能问答等.为了完成这些任务,先前的研究往往使用一些知

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本文编号:516860

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