面向个性化信息检索的词嵌入
信息检索
2016-06-23 v1 计算与语言
摘要
本文介绍了在个性化信息检索背景下使用词嵌入（word2vec）进行查询扩展的初步工作。传统上，词嵌入是在通用语料库（如 Wikipedia）上学习的。在本工作中，我们尝试通过在用户画像上进行学习来实现词嵌入学习的个性化。这样，词嵌入便与用户兴趣处于同一语境中。我们的提案在 CLEF Social Book Search 2016 数据集上进行了评估。所得结果表明，在将词嵌入应用于个性化信息检索的背景下仍需做出一些努力。
引用
@article{arxiv.1606.06991,
title = {Toward Word Embedding for Personalized Information Retrieval},
author = {Nawal Ould-Amer and Philippe Mulhem and Mathias Gery},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.06991},
year = {2016}
}