计算机研究与发展 ›› 2016, Vol. 53 ›› Issue (2): 262-269.doi: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150742
所属专题: 2016数据融合与知识融合专题
王仲远1,2,程健鹏2,3,王海勋4,文继荣1
Wang Zhongyuan1,2, Cheng Jianpeng2,3, Wang Haixun4, Wen Jirong1
摘要: 短文本理解是一项对于机器智能至关重要但又充满挑战的任务.这项任务有益于众多应用场景,如搜索引擎、自动问答、广告和推荐系统.完成这些应用的首要步骤是将输入文本转化为机器可以诠释的形式,即帮助机器“理解”短文本的含义.基于这一目标,许多方法利用外来知识源来解决短文本中语境信息不足的问题.通过总结短文本理解领域的相关工作,介绍了基于向量的短文本理解框架.同时,探讨了短文本理解领域未来的研究方向.
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