本文關鍵詞：短文本理解研究

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【摘要】：短文本理解是一項對于機器智能至關重要但又充滿挑戰(zhàn)的任務.這項任務有益于眾多應用場景,如搜索引擎、自動問答、廣告和推薦系統(tǒng).完成這些應用的首要步驟是將輸入文本轉化為機器可以詮釋的形式,即幫助機器"理解"短文本的含義.基于這一目標,許多方法利用外來知識源來解決短文本中語境信息不足的問題.通過總結短文本理解領域的相關工作,介紹了基于向量的短文本理解框架.同時,探討了短文本理解領域未來的研究方向.
【作者單位】： 中國人民大學信息學院;微軟亞洲研究院;牛津大學計算機科學學院;Facebook;
【關鍵詞】： 知識挖掘 短文本理解 概念化 語義計算
【基金】：國家“九七三”基礎研究發(fā)展計劃基金項目(2014CB340403) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(14XNLF05)~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 3(牛津大學計算機科學學院英國牛津OX1 3QD)4(Facebook美國加利福尼亞州門洛帕克市94025)(zhy.wang@microsoft.com)短文本理解是一項對于機器智能至關重要的任務.其在知識挖掘領域有很多潛在應用,如網頁搜索、在線廣告、智能問答等.為了完成這些任務,先前的研究往往使用一些知

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本文編號：516860