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多所高校学者探讨智能信息检索与挖掘

时间:2019-11-30 18:58:49

中国人民大学绘画系

中国青年报(中国青年报、中国青年网记者叶雨婷)9月17日,由北京致远人工智能研究所(以下简称“北京致远”)主办、中国人民大学高启人工智能研究所(以下简称“高启人工智能研究所”)协办的“智能信息检索与挖掘”报告在北京成功举行。这是国内顶尖的信息检索和挖掘学者首次对这一领域的各种关键问题做出全景报告。

据悉,作为北京致远继“人工智能数学基础”和“机器学习”之后的第三大科研方向,《智能信息检索与挖掘》旨在寻求智能信息检索与挖掘基础理论的突破。同时,在理论基础上,建立了一种新的信息检索和挖掘算法,有效解决了用户准确多样的信息需求与海量互联网数据之间的差距。

在这份报告中,共有9位学者关注“智能信息检索与挖掘”方向的各个关键领域。

其中,中国科学院计算研究所研究员郭家峰从认知角度理解相关性。他说相关性是信息检索领域的核心概念。计算机科学和信息科学两个领域都对此进行了长期研究。计算机科学领域侧重于相关性建模,而信息科学领域侧重于相关性认知过程的探索。随着机器学习技术的发展,特别是深度学习技术的到来,深度检索模型具有很强的建模能力和拟合能力,使得利用深度检索模型来建模更复杂的关联决策过程,提高关联建模的有效性成为可能。

中国人民大学徐军教授重点研究搜索中强化排名学习的研究进展,包括用户与搜索系统的交互模式分析以及基于马尔可夫决策过程的多样化排名任务建模与求解。实验结果表明,增强的排序学习可以通过多轮交互获得更好的排序策略。

清华大学王建勇教授试图建立一个基于层次概念规则集的可解释学习框架。位于特定级别的规则集对应于具有相应粒度的特定概念。我们使用这些不同粒度的概念来获得数据的可解释表示,然后提出一个面向分类任务的高质量概念规则集挖掘框架。实验结果表明,该学习框架能够实现与其他可解释学习算法相似的分类性能,同时提供更好的可解释性。



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