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短文本理解研究
被引量:
49
1
作者
王仲远
程健鹏
+1 位作者
王海勋
文继荣
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期262-269,共8页
短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器"理解"短文本的含义...
短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器"理解"短文本的含义.基于这一目标,许多方法利用外来知识源来解决短文本中语境信息不足的问题.通过总结短文本理解领域的相关工作,介绍了基于向量的短文本理解框架.同时,探讨了短文本理解领域未来的研究方向.
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关键词
知识挖掘
短文本理解
概念化
语义计算
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职称材料
题名
短文本理解研究
被引量:
49
1
作者
王仲远
程健鹏
王海勋
文继荣
机构
中国人民
大学
信息
学院
微软亚洲研究院
牛津大学
计算机科学
学院
Facebook
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期262-269,共8页
基金
国家"九七三"基础研究发展计划基金项目(2014CB340403)
中央高校基本科研业务费专项资金(14XNLF05)~~
文摘
短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器"理解"短文本的含义.基于这一目标,许多方法利用外来知识源来解决短文本中语境信息不足的问题.通过总结短文本理解领域的相关工作,介绍了基于向量的短文本理解框架.同时,探讨了短文本理解领域未来的研究方向.
关键词
知识挖掘
短文本理解
概念化
语义计算
Keywords
knowledge mining
short text understanding
conceptualization
semantic computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
短文本理解研究
王仲远
程健鹏
王海勋
文继荣
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2016
49
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