基于可信语义深度学习的文本文献搜索方法

摘要：

针对传统文本搜索返回结果不准确、不满意的问题,提出一种基于可信语义深度学习的文本搜索方法.首先为了充分挖掘文本的可信语义,通过文本中的信任事实,以及人机交互标注的方式计算文本的可信度.利用网络爬虫抓取大量文本文献学习训练数据,并且构建深度学习神经网络模型,以文本的语义矩阵为输入,以文本的可信度为输出,通过有监督学习,训练出评估文本可信度的深度学习神经网络模型.最后应用该神经网络模型实现文本文献的搜索.通过"中国政治党建"领域的搜索实验表明:该方法在平均可信度方面优于传统搜索方法.

关键词：文本文献、信任事实、可信语义、深度学习、智能搜索

所属期刊栏目：55

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家社科基金17BQT086;同济大学实验教改项目0800104214

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：96-103