文档介绍：该【人工智能驱动的信息检索 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【人工智能驱动的信息检索 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:利用词嵌入技术将词语映射到高维向量空间,使得语义相似的词语在向量空间中距离相近,便于识别信息之间的语义联系。:通过对句子进行句法分析和语义解析,理解句子的结构和语义,提取关键信息和关系,提高信息检索的准确性和效率。:利用自然语言处理技术自动生成文本摘要或提取特定信息,辅助用户快速获取信息要点,提高信息检索效率。:运用卷积神经网络、循环神经网络和变压器神经网络等模型,处理文本的复杂特征,提升信息检索的准确率和召回率。:利用注意力机制关注文本中的关键信息,分配不同的权重,增强模型对于重要信息的捕捉能力,提高信息检索的针对性和相关性。:を活用、BERT、GPT等预训练语言模型,提取文本中的丰富语义信息,作为信息检索模型的特征表示,提升检索效果。深度学****在信息检索中的应用人工智能驱动的信息检索深度学****在信息检索中的应用主题名称:(DNN)能够学****高维语义表示,捕获文本的复杂语义关系,提升信息检索(IR)的准确性和相关性。,充分考虑文本的特定特征和信息需求。,快速完成信息检索任务。主题名称:(NLM)通过训练大量的文本数据,学****语言的统计规律,能够生成与给定文本语义相似的文本。,NLM用于扩展查询、生成文档摘要和翻译文档,提高跨语言的信息检索效率。,增强信息检索的适应性。深度学****在信息检索中的应用主题名称:,保留文本的语义信息。,提升信息检索的速度和精度。,包括词嵌入、主题模型和自注意力机制,可根据不同的信息检索需求选择最合适的表示方法。主题名称:、图像、音频等多种模态的数据,全面提取信息之间的关联。,建立跨模态的语义联系,提升信息检索的全面性。,使信息检索能够应用于更广泛的领域。深度学****在信息检索中的应用主题名称:,根据用户的反馈动态调整检索策略。,提升信息检索的个性化和相关性。,能够有效建模用户行为和文本语义,提升用户体验。主题名称:,模拟人类的认知处理过程,提升信息检索的理解性和有效性。、观点和因果关系,帮助用户构建知识图谱。,构建关联丰富且语义明确的知识图谱。,将不同来源和格式的知识整合,应用推理技术推导出新的知识。,随着新知识的不断涌现和现有知识的更新,动态地维护和扩展知识图谱。:利用知识图谱中的语义关系来理解查询意图,扩展查询范围,提升搜索结果相关性。:将搜索结果以结构化的方式呈现,利用知识图谱中的实体和属性信息,提供更丰富的信息视图。