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摘要:
基于统计机器翻译模型的问句检索模型,其相关性排序机制主要依赖于词项间的翻译概率,然而已有的模型没有很好地控制翻译模型的噪声,使得当前的问句检索模型存在不完善之处.文中提出一种基于主题翻译模型的问句检索模型,从理论上说明,该模型利用主题信息对翻译进行合理的约束,达到控制翻译模型噪声的效果,从而提高问句检索的结果.实验结果表明,文中提出的模型在MAP (Mean Average Precision)、MRR(Mean Reciprocal Rank)以及p@1(precision at position one)等指标上显著优于当前最先进的问句检索模型.
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文献信息
篇名 一种面向社区型问句检索的主题翻译模型
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 社区型问答 问句检索 主题模型 翻译模型 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 社会计算 社交网络
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 社交网络
研究方向 页码范围 313-321
页数 9页 分类号 TP391
字数 7366字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2015.00313
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心 197 1689 20.0 36.0
2 刘挺 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心 142 4348 34.0 63.0
3 张伟男 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心 9 47 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
社区型问答
问句检索
主题模型
翻译模型
LDA(Latent Dirichlet Allocation)
社会计算
社交网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
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月刊
0254-4164
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大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
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