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深度學習
信息檢索與深度學習 版權信息
- ISBN：9787115631008
- 條形碼：9787115631008 ; 978-7-115-63100-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
信息檢索與深度學習 本書特色
孫凝暉院士作序，張亞勤、翟成祥、李航聯合推薦！
學術大牛帶你了解信息檢索核心技術、大模型前沿應用挑戰
作者團隊既有文章又有產業應用，代表技術成果：Top-K 排序學習、短文本話題建模、深度文本匹配、預訓練檢索模型以及生成式檢索等
信息檢索與深度學習 內容簡介
信息檢索是我們理解這個世界的重要手段之一，隨著技術的進步，我們的檢索行為也在不斷變化。伴隨著人工智能時代的到來，大數據的涌現以及萬物互聯的場景對信息的獲取、理解和運用提出了新的需求，特別是大模型的出現，有望重塑信息檢索的架構與技術體系。本書以信息檢索系統架構為抓手，圍繞檢索系統的各個技術模塊展開對神經檢索前沿技術的介紹。一方面，幫助讀者快速了解傳統技術的發展現狀；另一方面，深入介紹深度學習技術給該研究問題所帶來的主要變革和前沿成果。由此，讀者可以通過本書較為全面地了解信息檢索領域過去與當前發展的面貌。
信息檢索與深度學習 目錄
第 1章 引言 1
1.1 信息檢索技術的發展歷史 2
1.2 信息檢索的代表性任務 4
1.2.1 ad-hoc 檢索 5
1.2.2 問答 6
1.2.3 社區問答 7
1.2.4 自動對話 8
1.3 信息檢索的評價方法 9
1.4 深度學習與信息檢索的結合 12
第 2章 深度文本索引 17
2.1 基礎知識 19
2.1.1 基于符號的文檔表示方法 20
2.1.2 面向符號表示的文檔索引方法 25
2.2 深度文本索引方法 32
2.2.1 基于稠密向量的文檔表示 33
2.2.2 稠密向量索引 36
2.3 小結 57
第3章 深度文本檢索 59
3.1 基礎知識 61
3.1.1 問題形式化 61
3.1.2 經典詞項檢索模型 62
3.1.3 早期語義檢索方法 66
3.2 深度檢索模型 70
3.2.1 基于稀疏向量表示的檢索模型 71
3.2.2 基于稠密向量表示的檢索模型 75
3.2.3 稀疏?C 稠密向量混合檢索方法 90
3.3 小結 94
第4章 深度文本匹配 96
4.1 基礎知識 98
4.1.1 問題形式化 98
4.1.2 學習目標 99
4.2 深度匹配模型 104
4.2.1 對稱與非對稱架構 104
4.2.2 注重表示與注重交互的架構 108
4.2.3 單粒度與多粒度的架構 112
4.3 小結 115
第5章 深度關系排序 116
5.1 基礎知識 117
5.1.1 問題定義和評價指標 117
5.1.2 傳統關系排序方法 120
5.2 深度關系排序模型 133
5.2.1 基于貪婪選擇的深度關系排序模型 133
5.2.2 基于全局決策的深度關系排序模型 142
5.3 小結 158
第6章 深度查詢理解 160
6.1 傳統的查詢理解方法 161
6.2 基于深度學習的查詢改進 163
6.2.1 基于深度學習的查詢修正 164
6.2.2 基于深度學習的查詢擴展 167
6.3 基于深度學習的查詢推薦 170
6.4 基于深度學習的查詢意圖識別 173
6.4.1 基于深度學習的查詢分類 173
6.4.2 基于深度學習的查詢聚類 175
6.5 小結 177
第7章 交互式信息檢索 178
7.1 基礎知識 179
7.1.1 交互的概念 179
7.1.2 合作博弈框架 181
7.2 深度交互式信息檢索模型 193
7.2.1 代理搜索模型 194
7.2.2 會話搜索模型 200
7.2.3 對話搜索模型 203
7.3 小結 207
第8章 基于預訓練的信息檢索 209
8.1 基礎預訓練模型 211
8.1.1 面向判別式任務的預訓練模型 211
8.1.2 面向生成式任務的預訓練模型 215
8.2 面向檢索的預訓練模型 217
8.2.1 預訓練表示模型 218
8.2.2 預訓練交互模型 222
8.3 小結 226
參考文獻（圖靈社區下載）
1.1 信息檢索技術的發展歷史 2
1.2 信息檢索的代表性任務 4
1.2.1 ad-hoc 檢索 5
1.2.2 問答 6
1.2.3 社區問答 7
1.2.4 自動對話 8
1.3 信息檢索的評價方法 9
1.4 深度學習與信息檢索的結合 12
第 2章 深度文本索引 17
2.1 基礎知識 19
2.1.1 基于符號的文檔表示方法 20
2.1.2 面向符號表示的文檔索引方法 25
2.2 深度文本索引方法 32
2.2.1 基于稠密向量的文檔表示 33
2.2.2 稠密向量索引 36
2.3 小結 57
第3章 深度文本檢索 59
3.1 基礎知識 61
3.1.1 問題形式化 61
3.1.2 經典詞項檢索模型 62
3.1.3 早期語義檢索方法 66
3.2 深度檢索模型 70
3.2.1 基于稀疏向量表示的檢索模型 71
3.2.2 基于稠密向量表示的檢索模型 75
3.2.3 稀疏?C 稠密向量混合檢索方法 90
3.3 小結 94
第4章 深度文本匹配 96
4.1 基礎知識 98
4.1.1 問題形式化 98
4.1.2 學習目標 99
4.2 深度匹配模型 104
4.2.1 對稱與非對稱架構 104
4.2.2 注重表示與注重交互的架構 108
4.2.3 單粒度與多粒度的架構 112
4.3 小結 115
第5章 深度關系排序 116
5.1 基礎知識 117
5.1.1 問題定義和評價指標 117
5.1.2 傳統關系排序方法 120
5.2 深度關系排序模型 133
5.2.1 基于貪婪選擇的深度關系排序模型 133
5.2.2 基于全局決策的深度關系排序模型 142
5.3 小結 158
第6章 深度查詢理解 160
6.1 傳統的查詢理解方法 161
6.2 基于深度學習的查詢改進 163
6.2.1 基于深度學習的查詢修正 164
6.2.2 基于深度學習的查詢擴展 167
6.3 基于深度學習的查詢推薦 170
6.4 基于深度學習的查詢意圖識別 173
6.4.1 基于深度學習的查詢分類 173
6.4.2 基于深度學習的查詢聚類 175
6.5 小結 177
第7章 交互式信息檢索 178
7.1 基礎知識 179
7.1.1 交互的概念 179
7.1.2 合作博弈框架 181
7.2 深度交互式信息檢索模型 193
7.2.1 代理搜索模型 194
7.2.2 會話搜索模型 200
7.2.3 對話搜索模型 203
7.3 小結 207
第8章 基于預訓練的信息檢索 209
8.1 基礎預訓練模型 211
8.1.1 面向判別式任務的預訓練模型 211
8.1.2 面向生成式任務的預訓練模型 215
8.2 面向檢索的預訓練模型 217
8.2.1 預訓練表示模型 218
8.2.2 預訓練交互模型 222
8.3 小結 226
參考文獻（圖靈社區下載）
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信息檢索與深度學習 相關資料
大規模互聯網、海量數字化和生成式人工智能的快速發展給信息檢索領域帶來巨大變革和機遇。信息檢索也正經歷著從數據到信息，從信息到知識，從知識到智能的飛躍。這本書回顧、總結和展望信息檢索技術的核心架構、前沿算法和未來趨勢，我大力推薦。
張亞勤，清華大學講席教授兼智能產業研究院（AIR）院長，中國工程院院士
名師佳作！作者以其在信息檢索領域的高深造詣和國際先進的科研成果，將人工智能新時代的基于深度學習的神經信息檢索科研現狀清晰地展現在讀者面前。本書既有歷史背景，又有全面深入的技術闡述，更有富
信息檢索與深度學習 作者簡介
郭嘉豐 中國科學院計算技術研究所研究員、博士生導師，現任網絡數據科學與技術重點實驗室主任，中國中文信息學會信息檢索專委會副主任，國家自然科學基金優秀青年基金獲得者。長期從事智能信息檢索與大數據分析方向研究，研究成果四次獲得本領域重要國際會議優秀論文類獎勵、兩次獲得國家獎勵。 蘭艷艷 清華大學智能產業研究院研究員，曾任中國科學院計算技術研究所研究員，主要研究方向為信息檢索、人工智能賦能科學計算和智能藥物研發。研究成果獲 SIGIR 優秀學生論文獎和 CIKM 優秀論文提名獎，入選國家萬人計劃青年拔尖人才，擔任中國中文信息學會信息檢索專委會秘書長，Artificial Intelligence Associate Editor。 程學旗 中國科學院計算技術研究所副所長，國家杰出青年科學基金獲得者，國家高層次人才，北京學者，CCF 會士。任 CCF大數據專家委員會秘書長、CCF 中國數字經濟 50 人論壇秘書長、中國中文信息學會副理事長。長期從事網絡數據科學、大數據系統、社會計算、Web 信息檢索與數據挖掘等方向研究。研究成果六次獲得本領域top級國際學術會議優秀論文獎，關鍵技術與系統成果四次獲得國家科技獎勵。
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