基于CNN与RNN从搜索查询预测用户意图
计算与语言
2018-12-19 v1
摘要
预测网站上的用户行为是一项困难的任务，需要整合多种信息来源，例如地理位置、用户档案或上网历史。在本文中，我们解决了基于用于访问特定网页的查询来预测用户意图的问题。我们不附加额外假设，例如领域检测、所用设备或位置，仅使用给定查询中嵌入的词语信息。为了构建具有竞争力的分类器，我们标注了EDI查询意图预测数据集\cite{edi-challenge-dataset}的一小部分，用作ground truth。然后，使用多种基于规则的方法，我们自动标注数据集的其余部分，训练分类器并在ground truth数据集上评估自动标注的质量。我们使用循环网络和卷积网络作为模型，同时以多种嵌入方法表示查询中的词语。
引用
@article{arxiv.1812.07324,
title = {Predicting user intent from search queries using both CNNs and RNNs},
author = {Mihai Cristian Pîrvu and Alexandra Anghel and Ciprian Borodescu and Alexandru Constantin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.07324},
year = {2018}
}
备注
14 pages