relevance专题
论文阅读：《A Deep Relevance Model for Zero-Shot Document Filtering》
ACL 2018 一种用于零样本文档过滤的深度相关性模型 A Deep Relevance Model for Zero-Shot Document Filtering 武汉大学、阿里巴巴集团 Wuhan University、Alibaba Group 【摘要】在大数据时代，能否在短时间内针对某些主题的文档信息进行分析是非常重要的需求，而信息过滤是实现这一目标不可或缺的任务之一。本
【阅读笔记】Layer-wise relevance propagation for neural networks with local renormalization layers
Binder, Alexander, et al. “Layer-wise relevance propagation for neural networks with local renormalization layers.” International Conference on Artificial Neural Networks. Springer, Cham, 2016. 本文是探究
SIGIR 2019 | Teach Machine How to Read : Reading Behavior Inspired Relevance Estimation
在本论文中，作者先总结了受实际用户行为模式而来的阅读启发法（reading heuristic），这些启发可以被分为显式和隐式。通过重新审视现有的检索的模型及其变形，论文作者发现，它们仅满足了一部分的阅读启发法。通过消融学习，作者指出每个阅读启发对检索性能都有积极的影响。同时整合了全部有效的阅读启发法进去了检索模型，并将它命名为Reading Inspired Model(RIM)。实验结果表明R
摘要抽取算法——最大边界相关算法MMR(Maximal Marginal Relevance) 实践
NLP(自然语言处理)领域一个特别重要的任务叫做——文本摘要自动生成。此任务的主要目的是快速的抽取出一篇文章的主要内容，这样读者就能够通过最少的文字，了解到文章最要想表达的内容。由于抽取出来的摘要表达出了文章最主要的含义，所以在做长文本分类任务时，我们可以采用文本摘要算法将长文本的摘要抽取出来，在采用短文本分类模型去做文本分类，有时会起到出奇的好效果。 文本摘要自动生成算法 文本摘要抽取算法主
Kaggle - Home Depot Product Search Relevance关键词搜索
背景介绍 Home Depot 产品相关性预测 kaggle竞赛：https://www.kaggle.com/c/home-depot-product-search-relevance HomeDepot是美国一家家具建材商品网站，用户通过在搜索框中输入关键词，得到相关商品和服务，如输入floor，得到不同材料的地板商品、地板清洗商品、地板安装服务等。kaggle竞赛目的是通过设计一种模型，能
