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简单的介绍了一下跨语言信息检索的发展状况。

(因为换到个新方向所以做了这个)

(其实是拿来开题用的)

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目前已经有许多使用跨语言词向量(CLWE)实现的跨语言检索(CLIR)模型,但是没有人尝试过在CLWE上直接使用经典的单语言检索模型。本论文论证了可行性,并进行了实验。结果表明基于匹配的单语言检索模型可以不加修改的在CLWE上进行CLIR任务。

(转向做CLIR后读的第一篇论文,也是我后续工作的基础)

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在实现变分词嵌入版的itag时,我被tensorflow的上古老版本和新版之间的差异折腾麻了,但折腾的过程也让我了解到了很多tensorflow的底层机制。尤其是一大堆eager Excution执行模式的相关报错让我充分了解了计算图机制。

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keras框架要求给定的损失函数有且只有y_pre和y_true两个入参。但许多损失函数并不是这个格式,比如推荐系统中用到的三元组损失,又比如变分词嵌入中变分推断模型的损失函数。因而需要用一些“奇技淫巧”才能在keras中实现复杂损失函数。

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