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基于深度学习的查询建议综述
目录
内容概要................................................2
1.1深度学习简介...........................................2
1.2查询建议系统概述.......................................3
1.3研究背景与意义.........................................4
查询建议系统基础知识....................................5
2.1查询建议系统概念.......................................6
2.2查询建议系统类型.......................................7
2.3查询建议系统评价指标...................................7
基于深度学习的查询建议方法..............................9
3.1深度学习模型概述......................................10
3.1.1深度神经网络........................................11
3.1.2递归神经网络........................................12
3.1.3卷积神经网络........................................14
3.2文本表示学习方法......................................15
3.2.1基于词嵌入的方法....................................16
3.2.2基于句子嵌入的方法..................................18
3.2.3基于上下文的方法....................................18
3.3用户行为建模..........................................20
3.3.1用户兴趣建模........................................21
3.3.2用户历史行为分析....................................22
3.4查询理解与生成........................................23
3.4.1查询意图识别........................................24
3.4.2查询扩展与生成......................................26
基于深度学习的查询建议系统案例分析.....................27
4.1案例一................................................28
4.1.1系统架构............................................30
4.1.2模型实现............................................31
4.1.3性能评估............................................33
4.2案例二................................................35
4.2.1系统设计............................................35
4.2.2深度学习模型应用....................................38
4.2.3实验结果与分析......................................39
深度学习查询建议系统面临的挑战与展望...................40
1.内容概要
本文综述了基于深度学习的查询建议技术的发展现状及其重要性。首先,介绍了查询建议在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、推荐系统及其他信息检索应用中的关键作用。接着,探讨了深度学习技术如何通过处理大规模和多模态数据,提升查询建议系统的准确性和效率。随后,详细分析了当前主流的深度学习模型及其在查询建议任务上的应用,包括但不限于循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、变换器(Transformer)等,并讨论了这些模型在处理长文本序列、多模态信息及上下文依赖方面
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