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一种基于变分自编码器的分布式检索资源库选择方法

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本发明公开了一种基于变分自编码器的分布式检索资源库选择方法，该方法利用深度神经网络构建编码器与解码器网络结构，学习资源库文本的隐含表示，用来捕捉资源库文本的深层语义表示。通过无监督的训练方法得到的模型，对查询词的扩展文本进行推理，获得查询词的隐含表示。通过计算查询词与资源库的隐含表示的相似性，来获得资源库的相关性排名。该模型为无监督的训练，自动获得资源库以及文本的隐含表示向量，可克服有监督训练方法中的设计文本特征的缺点。此外，变分自编码器的网络结构简单，变分推理的计算耗时比基于马尔科夫链蒙特卡罗推理方法的LDA主题模型要低。模型训练完成后，进行资源库选择的耗时低，资源库选择的效率高。

著录项

  • 公开/公告号CN109918477B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201910122541.4

  • 发明设计人 董守斌;吴天锋;袁华;胡金龙;张晶;

    申请日2019-02-18

  • 分类号G06F16/33(20190101);G06F16/951(20190101);G06F16/953(20190101);G06F16/9535(20190101);G06F16/332(20190101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人冯炳辉

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2022-08-23 11:32:00

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