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SIGIR 2018 | 大会最佳短论文:利用对抗学习的跨域正则化

近期学界有多个神经排序模型被提出,这些模型通过考虑原始查询-文档文本(query-document text)[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5],或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性。这些模型通常通过在训练过程中观察大量相关和不相关的样本,来学习区分对应相关查询-文档对和相关性较低的查询-文档对的输入特征分布。与依赖人工制作特征的传统学习排序(LTR)模型不同,这些深度神经模型直接从数据中学习可用于目标任务的更高级别表征。它们从训练数据中学习特征的能力是一个强大的属性,使之有潜力发现手动制作特征没有捕获的新关系。

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【达沃斯论AI】李飞飞推特评会议科技含金量不高;马云:AI是人类威胁

作者:闻菲 弗朗西斯 张乾 【新智元导读】第48届世界经济论坛年会于1月23日至26日在瑞士达沃斯召开。各国政要、企业领袖、科学家们齐聚阿尔卑斯山下雪镇,今年,关于人工智能的议题又有哪些最新讨论,新智元直击达沃斯AI言论,李飞飞详尽参会游记带你第一视角感受会议前线。 又是一年达沃斯。 这个每年一月末在瑞士雪城达沃斯举行的世界经济论坛年会,聚集全球工商、政治、学术、媒体等领域的领袖人物,讨论世界所面临最紧迫问题,是无可争议全球关注的焦点活动。 2018年冬季达沃斯,参会的领袖人数创历史新高。本次论坛的主题是“

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