MULTI-VIEW-DNN联合了多个域做的丰富特征，使用multi-view DNN模型构建推荐，包括app、新闻、电影和TV，相比于最好的算法，老用户提升49%，新用户提升110%。并且可以轻松的涵盖大量用户，解决冷启动问题。
深度语义模型（Deep Structured Sematic models, DSSM）是在2013年由微软的研究人员提出，主要解决的是在搜索的过程中，对于传统的依靠关键词匹配的方法的弊端（语义上的相似）提出的潜在语义模型。DSSM算法在实际工作中也被证明是卓有成效的算法，不仅在搜索中得到广泛的应用，同时也被使用在推荐系统的召回中。
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
论文地址：Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data
自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。
文本匹配， 或称语义相似匹配， 是NLP领域最基础的任务之一。 自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。 今天给大家整理的10篇自然语言处理经典论文——文本匹配的，希望对大家的学习有所帮助！ DSSM第一篇深度学习领域文本匹配文章 Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search usin0g Clickthrough Data SiameseNet利用孪生网络计算文本相似度 L
CTR预估对于搜索、推荐和广告都是非常重要的一个场景，近年来CTR预估技术更新迭代，层出不穷。这篇文章将记录CTR预估著名模型的相关论文。以下按照年份整理。
机器之心发布 云脑科技 作者：算法工程师 李瀚立 作者简介：李瀚立，本科毕业于武汉大学数学与统计学院，普渡大学统计硕士，达特茅斯学院计算机硕士。曾就职于 Amazon AWS，IBM Cloud。现为
京东搜索搞了一种在召回阶段简单的自适应调整温度系数和margin的方法，比WWW那篇论文更简单。主要看两个大盘指标：UV值（每个独立访客的收入）和UCVR（订单数/UV）和一个中间指标：过了相关性模块后参与排名阶段(prank)的item数量（笔者注：怀疑prank是粗排）。2023年的10天的线上AB实验显示，效果还是蛮好的，p值也比较低。
4. 整理此文的目的是给大家一个清晰的脉络，可当作一篇小小综述。从信息过载概念的提出到推荐系统的起源，从前深度学习时代的推荐系统到劲头正热的深度推荐系统，再到最后对于深度学习技术带来的推荐系统性能提升的质疑，每个阶段都是必不可少的。
作者：jessiexyliu 腾讯PCG算法工程师 |导语 随着小说召回业务的需求发展，在注重点击率的同时，还需要关注阅读转化率的效果，故此我们开始了多目标召回模型的探索之旅。 一. 背景介绍 在一般的召回场景中，以点击为正样本来训练模型就基本可以满足需求，但是在小说推荐场景，点击其实只是用户很浅的小说行为，我们更关注的是如何让用户产生真正的阅读。在这样的背景下，我们希望可以搭建一个以阅读为目标的模型，无奈现实是骨感的，用户真实阅读的样本数远远小于推荐系统展现给用户的数量，同时有真实阅读的用
CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）特征，DNN可以抽取high-order（高阶）特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合，高阶特征，可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征，为高度抽象特征。无需Wide&Deep模型人工特征工程。由于输入仅为原始特征，而且FM和DNN共享输入向量特征，DeepFM模型训练速度很快。
在前面一篇文章中，总结了Representation-Based文本匹配模型的改进方法，
本文介绍的是 ACL 2020 论文《Learning Robust Models for e-Commerce Product Search》，论文作者来自爱荷华州立大学、亚马逊。
本文介绍了基于多模态融合、多任务学习、模型架构搜索等技术，实现了广告CTR/CVR预测的精排模型。同时，通过对比多种指标，对精排模型进行了细致的分析，并设计了实验进行验证。最终，在多组实验结果中，都取得了很好的效果，证明本文所提出的广告CTR/CVR预测精排模型及其实现方法的有效性。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- © 作者｜王晓磊 机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院 研究方向 | 对话式信息获取 来自 | RUC AI Box 本文从NeurlPS 2022 的2000多篇接收论文中筛选出了与自然语言处理相关的论文200多篇，并按照研究主题进行分类整理，以供参考。 导读： NeurIPS 2022 是 CCF A 类会议，人工智能领域方向的顶级国际会议之一。第36届神经信息处理系统会议将于今年 11 月 28 日至 12 月 9 日举行。官方发布的接收论文列
今天新出了14篇CVPR2019的论文，CV君汇总了他们的简略信息，有代码的也一并列出了，感兴趣的朋友，可以文末下载细读。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第十二篇专知主题荟萃-信息检索知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/综述/代码/专家等），请大家查看！专知访问www.zhuanz
Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data以及其后续文章
导语 在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下Query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例，最重要的也最难解决的问题是语义相似度，这里主要体现在两个方面：召回和排序。 在召回时，传统的文本相似性如 BM25，无法有效发现语义类 Query-Doc 结果对，如"从北
【导读】既昨天推出六篇知识图谱（Knowledge Graph）文章，专知内容组今天又推出最近六篇知识图谱相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs（基于语义嵌入和知识图谱零次识别） ---- ---- 作者：Xiaolong Wang,Yufei Ye,Abhinav Gupta 机构：Carnegie Mellon University 摘要：We consider th
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 深度结构化语义模型
本文作者：陈文石，2012年毕业于东南大学，美团点评算法专家，目前负责点评平台及综合 BG 推荐平台业务。在加入美团点评之前，曾在百度做过一些个性化推荐相关工作。对人工智能在搜索、推荐等业务应用上有较深入理解和实践。
Segmentation.X - Papers and Benchmarks about semantic segmentation, instance segmentation, panoptic segmentation and video segmentation
搜索在20年前就已出现在互联网，而如今搜索已经无处不在。传统的搜索像这样，用户给出Query，Query中包含1个或多个关键词，搜索引擎通过关键词去检索返回查询结果。然而，在互联网上存在的资源早已是亿万级，所以仅仅用传统的搜索方法去返回给用户查询结果势必会存在大量用户不需要的结果，根据2007年”Tag recommendations in folksonomies”一文中提出不考虑用户偏好返回的搜索结果中仅有20%-45%是用户想要的，另外,用户所想查找的内容也可能远远不在结果的前列，所以，这类问题的解决需要在传统的搜索方法上考虑context-上下文，即， 简要概括:1.用户搜索返回的结果大量是其所不需要的;2.不同的用户提出同一个关键词,搜索引擎返回的结果都是同样的,而不同的用户使用同一个关键词所想搜索的意图其实可能是不同的. 将(1)用户的行为、习惯、兴趣/历史搜索结果等等;(2)资源上下文(3)任务上下文等因素考虑进去。
【导读】专知内容组整理了最近六篇机器翻译（Machine Translation）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Machine Translation Using Semantic Web Technologies: A Survey（使用语义Web技术的机器翻译:综述） ---- ---- 作者：Diego Moussallem,Matthias Wauer,Axel-Cyrille Ngonga Ngomo 摘要：A large number of machine translati
语义分割类的论文与代码汇总 逐渐迁移到搭建的博客上 - AIUAI - www.aiuai.cn 新地址 - 语义分割 - Semantic Segmentation Papers
在数据量指数型增长、数据类型日益丰富的今天，标量数据存储已不能满足日新月异的数据场景。我们要如何存储和管理图像、视频、文本等非结构化数据？推荐系统、语义理解、新药发现、股票市场分析……向量数据库又是如何应对这些复杂场景的？
元凌峰，携程平台中心 AI 研发部资深算法工程师，负责携程智能客服算法研发，对 Chatbot 相关的 NLP 算法和推荐排序等算法感兴趣。2015年硕士毕业于上海交通大学图像模式研究所，后加入携程负责实时用户意图和小诗机等项目。
【导读】专知内容组整理了最近七篇知识图谱（Knowledge graphs）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learning over Knowledge-Base Embeddings for Recommendation （学习基于嵌入式知识的推荐） ---- 作者：Yongfeng Zhang,Qingyao Ai,Xu Chen,Pengfei Wang 摘要：State-of-the-art recommendation algorithms -- especially the coll
目标检测和深度学习 Segmentation Alexander Kolesnikov, Christoph Lampert, Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation, ECCV, 2016. [http://pub.ist.ac.at/~akolesnikov/files/ECCV2016/main.pdf] [https://github.com/kolesman/SEC]
ACL 2018, the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics将于2018年7月15日至20日在澳
【导读】机器学习领域顶尖学术会议——神经信息处理系统进展大会（Advances in NeuralInformation Processing Systems，NIPS），就是放在整个计算机科学界，也是数一数二的顶级学术会议。今年的NIPS将于 12 月份在美国长滩举行，本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿，录用 678 篇，录用率为 20.9%；其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。微软共中了16篇论文，其中微软亚洲研究院有4篇，Google有23篇。清华大学，今年共
1. 大神的profile，最近的optimizer search, AutoAugment，device placement, MnasNet, Swish，ENAS全部参与。n久前有幸1:1过一次聊seq2seq
Facebook人工智能实验室主任、深度学习专家Yann LeCun在日前的CVPR 2015上做题为《What's Wrong With Deep Learning?》的报告，大谈深度学习的局限性，
全球顶尖CV团队在关注什么？这一次，机器之心知识站走近苏黎世联邦理工学院的计算机视觉实验室（ETHZ CVL），研究组成员将连续4天带来4场技术直播，赶紧点击「阅读原文」关注吧！ 苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室由计算机视觉领域著名学者Luc Van Gool, 以及医疗影像教授Ender Konukoglu和计算机视觉及系统教授Fisher Yu的研究组组成，是欧洲乃至世界最顶尖的CV/ML研究机构之一。ETHZ CVL关注信号从采集、分析到处理的全流程，旨在开发通用的概念和方法，研究领域包括视觉场景理
从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。
【导读】专知内容组整理了最近五篇视频分类（Video Classification）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learnable pooling with Context Gating for video classification（基于可学习的池化与上下文门限视频分类） ---- 作者：Antoine Miech,Ivan Laptev,Josef Sivic 摘要：Current methods for video analysis often extract frame-level
本文 转自“火光摇曳”博客：语义分析的一些方法(三)，主要论述了基于深度学习方法的图像语义分析，包括图片分类、图片搜索、图片标注（image2text、image2sentence），以及训练深度神经网络的一些tricks，并介绍语义分析方法在腾讯广点通上的实际应用。以下为全文内容： 3 图片语义分析 3.1 图片分类 图片分类是一个最基本的图片语义分析方法。 基于深度学习的图片分类 传统的图片分类如下图所示，首先需要先手工提取图片特征，譬如SIFT, GIST，再经由VQ coding和Spatial p
摘要：抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是，由于硬件限制，这些方法在实际的抠图应用中可能会失败，因为现实世界中需要抠图的输入图像大多具备很高的分辨率。
【导读】专知内容组整理了最近七篇知识图谱（Knowledge graphs）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Does William Shakespeare REALLY Write Ha
这是一个与图神经网络相关的资源集合，相关资源可以在底部点击【阅读原文】再点击对应链接跳转查看。
不少人通过知乎或微信给我要论文的链接，统一发一下吧，后续还有DST、DPL、迁移学习在对话系统的应用、强化学习在对话系统的应用、memory network在对话系统的应用、GAN在对话系统的应用等论文，整理后发出来，感兴趣的可以期待一下。
继续来给大家分享github上的干货，一个『机器学习领域综述大列表』，涵盖了自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、深度学习、强化学习等主题。
对话系统受到越来越多人的关注, 深度学习的兴起也带动了一系列研究的发展, 深度学习能够利用大量的数据和少量的人工处理来学习有意义的特征表达以及回答的生成策略, 该文章将现有的对话系统划分成了面向任务的模型和非面向任务的模型, 给出了现有各个研究观点以及可能的研究方向, 介绍了深度学习如何在典型的算法中发挥作用
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