深度学习在信息组织与检索领域的应用研究综述.docx

深度学习在信息组织与检索领域的应用研究综述

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4本文研究内容与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

二、深度学习核心技术及其在信息处理中的基础应用．．．．．．．．．．．10

2.1前馈神经网络与信息表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.1神经网络基础模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2特征自动学习机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2卷积神经网络与视觉/文本特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.1CNN在图像表示学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.2CNN在序列数据特征学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3循环神经网络与序列信息建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3.1RNN及其变体机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3.2RNN在文本生成与理解中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.4自编码器与降维表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.4.1自编码器原理与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.4.2降维在信息检索中的价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.5注意力机制与关键信息聚焦．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.5.1注意力模型的原理与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.5.2注意力机制对检索精度的提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

三、深度学习在信息组织关键环节的应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1信息表示学习与语义理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.1基于深度学习的词嵌入技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1.2向量空间模型与深度学习的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.3语义相似度与关联性度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2信息分类与主题建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2.1深度分类模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.2基于深度学习的主题发现与演化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3信息聚类与实体识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.3.1深度学习驱动的聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.2基于深度学习的命名实体识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

四、深度学习在信息检索核心任务中的创新实践．．．．．．．．．．．．．．．53

4.1检索排序与相关性建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1.1深度学习排序模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.1.2基于深度学习的查询理解与文档表示融合．．．．．．．．．．．．．．．．59

4.1.3非结构化信息的深度检索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

4.2检索系统评估与效果优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

4.2.1深度学习模型在评价指标上的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

4.2.2离线与在线评估方法结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．