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  DE-PACRR: Exploring Layers Inside the PACRR Model

Yates, A., & Hui, K. (2017). DE-PACRR: Exploring Layers Inside the PACRR Model. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1706.08746.

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基本情報

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資料種別: 成果報告書

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arXiv:1706.08746.pdf (プレプリント), 4MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002E-06C0-5
ファイル名:
arXiv:1706.08746.pdf
説明:
File downloaded from arXiv at 2017-10-13 11:59 Neu-IR 2017 SIGIR Workshop on Neural Information Retrieval
OA-Status:
閲覧制限:
公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
http://arxiv.org/help/license

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作成者

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 作成者:
Yates, Andrew1, 著者           
Hui, Kai1, 著者           
所属:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

内容説明

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キーワード: Computer Science, Information Retrieval, cs.IR,Computer Science, Computation and Language, cs.CL
 要旨: Recent neural IR models have demonstrated deep learning's utility in ad-hoc information retrieval. However, deep models have a reputation for being black boxes, and the roles of a neural IR model's components may not be obvious at first glance. In this work, we attempt to shed light on the inner workings of a recently proposed neural IR model, namely the PACRR model, by visualizing the output of intermediate layers and by investigating the relationship between intermediate weights and the ultimate relevance score produced. We highlight several insights, hoping that such insights will be generally applicable.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2017-06-272017-07-242017
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: 5 p.
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): arXiv: 1706.08746
URI: http://arxiv.org/abs/1706.08746
BibTex参照ID: Yates_arXiv2017
 学位: -

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