搜索引擎已经成为各种web和移动应用程序的基本组件。从海量数据集中检索相关文档对于搜索引擎系统来说是一项挑战,尤其是在遇到冗长或尾部查询时。在本文中,我们探索了一个向量空间搜索框架的文档检索。具体地说,我们训练了一个深度语义匹配模型,使每个查询和文档都可以编码为低维嵌入。我们的模型是基于BERT架构进行训练的。我们为在线服务部署了一个快速的k-近邻索引服务。离线和在线指标都表明,我们的方法大大提高了检索性能和搜索质量,特别是尾部查询。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/98c122f66125ade0ad73761f23bab2f4

成为VIP会员查看完整内容
22

相关内容

【SIGMOD2020-腾讯】Web规模本体可扩展构建
专知会员服务
32+阅读 · 2020年4月12日
最新论文解读 | 基于预训练自然语言生成的文本摘要方法
微软研究院AI头条
57+阅读 · 2019年3月19日
赛尔原创 | 基于文本蕴含识别的答案验证技术研究
哈工大SCIR
9+阅读 · 2018年11月19日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
VIP会员
微信扫码咨询专知VIP会员