基于對抗學習的查新檢索式自動生成

摘要： 科技查新是科研人員獲取前沿信息的重要途徑，但伴隨著信息量的劇增，傳統(tǒng)查新檢索式的構(gòu)建方法存在效率低、關(guān)鍵詞提取不全面、一詞多義等問題，因此提出了融合基于Transformer的雙向編碼器表達與SequenceGAN的查新檢索式自動構(gòu)建模型BSGAN。通過BiLSTM-CRF構(gòu)建領(lǐng)域詞表及概念同義詞詞表，解決了查新檢索式構(gòu)建過程中關(guān)鍵詞不夠全面的問題；采用基于Transforme... （共7頁）