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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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arXiv:1706.08746.pdf (Preprint), 4MB
Name:
arXiv:1706.08746.pdf
Beschreibung:
File downloaded from arXiv at 2017-10-13 11:59 Neu-IR 2017 SIGIR Workshop on Neural Information Retrieval
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Yates, Andrew1, Autor           
Hui, Kai1, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: Computer Science, Information Retrieval, cs.IR,Computer Science, Computation and Language, cs.CL
 Zusammenfassung: 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.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-06-272017-07-242017
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 5 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 1706.08746
URI: http://arxiv.org/abs/1706.08746
BibTex Citekey: Yates_arXiv2017
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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