WWW 2020 | 信息检索中基于上下文的文本词项权重生成

©PaperWeekly 原创 · 作者｜金金 单位｜阿里巴巴研究实习生 研究方向｜推荐系统 本文由卡耐基梅隆大学发表于 WWW 2020，介绍了基于上下文的文本词项权重生成方法 HDCT。原有的搜索引擎在使用词袋模型表示文本时，性能受限于基于词频（term frequence）的词项权重，HDCT 可以生成基于上下文的词项权重作为优化方案，该研究对 BM25 等初步检索（first stage）

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