【摘 要】
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随着图书资源数字化技术的发展,传统的检索方式已经无法满足当前的图书资源海量数据查询的需求.针对智慧图书馆发展需求,本文提出了一种深度学习模型,用于将文档文本与关键字样式查询相关性;通过相对较少的训练数据,模型使用预训练词嵌入,首先计算查询和文档之间的可变长度Delta矩阵,描述两个文本之间的差异,然后将其传递到深度卷积阶段,再经过深度前馈网络以计算相关性得分.形成了适用于在线搜索引擎的快速模型,实验结果证明该模型性能优于同类的最新深度学习方法.
【机 构】
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咸阳师范学院于右任书法学院,陕西 咸阳 712000
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随着图书资源数字化技术的发展,传统的检索方式已经无法满足当前的图书资源海量数据查询的需求.针对智慧图书馆发展需求,本文提出了一种深度学习模型,用于将文档文本与关键字样式查询相关性;通过相对较少的训练数据,模型使用预训练词嵌入,首先计算查询和文档之间的可变长度Delta矩阵,描述两个文本之间的差异,然后将其传递到深度卷积阶段,再经过深度前馈网络以计算相关性得分.形成了适用于在线搜索引擎的快速模型,实验结果证明该模型性能优于同类的最新深度学习方法.
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