基于可信语义深度学习的文本文献搜索方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第3期北京时间：

作者：谢英杰1，2，曾国荪1

单位：1.同济大学 计算机科学及技术系，上海 200092；2.嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室，上海 200092

摘要：针对传统文本搜索返回结果不准确、不满意的问题，提出一种基于可信语义深度学习的文本搜索方法。首先为了充分挖掘文本的可信语义，通过文本中的信任事实，以及人机交互标注的方式计算文本的可信度。利用网络爬虫抓取大量文本文献学习训练数据，并且构建深度学习神经网络模型，以文本的语义矩阵为输入，以文本的可信度为输出，通过有监督学习，训练出评估文本可信度的深度学习神经网络模型。最后应用该神经网络模型实现文本文献的搜索。通过“中国政治党建”领域的搜索实验表明：该方法在平均可信度方面优于传统搜索方法。

关键词：文本文献,信任事实,可信语义,深度学习,智能搜索