实体二重奏神经排序：理解知识图谱语义在神经信息检索中的作用
信息检索
2018-06-05 v2
摘要
本文提出实体二重奏神经排序模型（EDRM），将知识图谱引入神经搜索系统。EDRM 通过词项与实体标注表示查询与文档。知识图谱的语义被整合进其实体的分布式表示中，而排序由基于交互的神经排序网络执行。这两个组件端到端学习，使 EDRM 成为实体导向搜索与神经信息检索的自然结合。我们在商业搜索日志上的实验证明了 EDRM 的有效性。我们的分析揭示知识图谱语义显著提升了神经排序模型的泛化能力。
引用
@article{arxiv.1805.07591,
title = {Entity-Duet Neural Ranking: Understanding the Role of Knowledge Graph Semantics in Neural Information Retrieval},
author = {Zhenghao Liu and Chenyan Xiong and Maosong Sun and Zhiyuan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.07591},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 6 figures, ACL2018