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基于预训练的谷歌搜索结果判定
1
作者
张恩伟
胡凯
+1 位作者
卓俊杰
陈志立
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期102-112,共11页
对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问...
对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问题,该文从数据特征和模型结构设计出发,制作了一个适用于谷歌搜索结果判定的数据集,接着基于预训练模型设计了一种双通道模型(DCFE)用于实现对谷歌搜索结果的判定。该文提出的模型在自建数据集上的准确率可以达到85.74%,相较于已有的模型拥有更高的精度。
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关键词
谷歌搜索
预训练
深度学习
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题名
基于预训练的谷歌搜索结果判定
1
作者
张恩伟
胡凯
卓俊杰
陈志立
机构
南京
信息
工程大学自动化学院
上海传英信息技术有限公司ai技术部
江苏省大气环境与装备
技术
协同创新中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期102-112,共11页
基金
2023年江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX23_0394)。
文摘
对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问题,该文从数据特征和模型结构设计出发,制作了一个适用于谷歌搜索结果判定的数据集,接着基于预训练模型设计了一种双通道模型(DCFE)用于实现对谷歌搜索结果的判定。该文提出的模型在自建数据集上的准确率可以达到85.74%,相较于已有的模型拥有更高的精度。
关键词
谷歌搜索
预训练
深度学习
Keywords
Google search
pre-training
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于预训练的谷歌搜索结果判定
张恩伟
胡凯
卓俊杰
陈志立
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
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