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信息檢索與深度學習/智源人工智慧叢書

作者：郭嘉豐//蘭艷艷//程學旗|責編:王軍花
出版社：人民郵電
ISBN：9787115631008

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：228

人民幣：RMB 59.8 元售價：元

內容大鋼

信息檢索是我們理解這個世界的重要手段之一，隨著技術的進步，我們的檢索行為也在不斷變化。伴隨著人工智慧時代的到來，大數據的湧現以及萬物互聯的場景對信息的獲取、理解和運用提出了新的需求，特別是大模型的出現，有望重塑信息檢索的架構與技術體系。本書以信息檢索系統架構為抓手，圍繞檢索系統的各個技術模塊展開對神經檢索前沿技術的介紹。一方面，幫助讀者快速了解傳統技術的發展現狀；另一方面，深入介紹深度學習技術給該研究問題所帶來的主要變革和前沿成果。由此，讀者可以通過本書較為全面地了解信息檢索領域過去與當前發展的面貌。

作者介紹

郭嘉豐//蘭艷艷//程學旗|責編:王軍花

第1章  引言
  1.1  信息檢索技術的發展歷史
  1.2  信息檢索的代表性任務
    1.2.1  ad-hoc檢索
    1.2.2  問答
    1.2.3  社區問答
    1.2.4  自動對話
  1.3  信息檢索的評價方法
  1.4  深度學習與信息檢索的結合
第2章  深度文本索引
  2.1  基礎知識
    2.1.1  基於符號的文檔表示方法
    2.1.2  面向符號表示的文檔索引方法
  2.2  深度文本索引方法
    2.2.1  基於稠密向量的文檔表示
    2.2.2  稠密向量索引
  2.3  小結
第3章  深度文本檢索
  3.1  基礎知識
    3.1.1  問題形式化
    3.1.2  經典詞項檢索模型
    3.1.3  早期語義檢索方法
  3.2  深度檢索模型
    3.2.1  基於稀疏向量表示的檢索模型
    3.2.2  基於稠密向量表示的檢索模型
    3.2.3  稀疏?C稠密向量混合檢索方法
  3.3  小結
第4章  深度文本匹配
  4.1  基礎知識
    4.1.1  問題形式化
    4.1.2  學習目標
  4.2  深度匹配模型
    4.2.1  對稱與非對稱架構
    4.2.2  注重表示與注重交互的架構
    4.2.3  單粒度與多粒度的架構
  4.3  小結
第5章  深度關係排序
  5.1  基礎知識
    5.1.1  問題定義和評價指標
    5.1.2  傳統關係排序方法
  5.2  深度關係排序模型
    5.2.1  基於貪婪選擇的深度關係排序模型
    5.2.2  基於全局決策的深度關係排序模型
  5.3  小結
第6章  深度查詢理解
  6.1  傳統的查詢理解方法
  6.2  基於深度學習的查詢改進
    6.2.1  基於深度學習的查詢修正
    6.2.2  基於深度學習的查詢擴展
  6.3  基於深度學習的查詢推薦

  6.4  基於深度學習的查詢意圖識別
    6.4.1  基於深度學習的查詢分類
    6.4.2  基於深度學習的查詢聚類
  6.5  小結
第7章  互動式信息檢索
  7.1  基礎知識
    7.1.1  交互的概念
    7.1.2  合作博弈框架
  7.2  深度互動式信息檢索模型
    7.2.1  代理搜索模型
    7.2.2  會話搜索模型
    7.2.3  對話搜索模型
  7.3  小結
第8章  基於預訓練的信息檢索
  8.1  基礎預訓練模型
    8.1.1  面向判別式任務的預訓練模型
    8.1.2  面向生成式任務的預訓練模型
  8.2  面向檢索的預訓練模型
    8.2.1  預訓練表示模型
    8.2.2  預訓練交互模型
  8.3  小結
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