@inproceedings{qin-etal-2021-ji-yu,
title = "基于双星型自注意力网络的搜索结果多样化方法(Search Result Diversification Framework Based on Dual Star-shaped Self-Attention Network)",
author = "Qin, Xubo and
Dou, Zhicheng and
Zhu, Yutao and
Wen, Jirong",
booktitle = "Proceedings of the 20th Chinese National Conference on Computational Linguistics",
month = aug,
year = "2021",
address = "Huhhot, China",
publisher = "Chinese Information Processing Society of China",
url = "https://aclanthology.org/2021.ccl-1.27",
pages = "280--292",
abstract = "{``}相关研究指出,用户提交给搜索引擎的查询通常为短查询。由于自然语言本身的特点,短查询通常具有歧义性,同一个查询可以指代不同的事物,或同一事物的不同方面。为了让搜索结果尽可能满足用户多样化的信息需求,搜索引擎需要对返回的结果进行多样化排序,搜索结果多样化技术应运而生。目前已有的基于全局交互的多样化方法通过全连接的自注意力网络捕获全体候选文档间的交互关系,取得了较好的效果。但由于此类方法只考虑文档间的相关关系,并没有考虑到文档是否具有跟查询相关的有效信息,在训练数据有限的条件下效率相对较低。该文提出了一种基于双星型自注意力网络的搜索结果多样化方法,将全连接结构改为星型拓扑结构,并嵌入查询信息以高效率地提取文档跟查询相关的全局交互特征。相关实验结果显示,该模型相对于基于全连接自注意力网络的多样化方法,具备显著的性能优势。{''}",
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[基于双星型自注意力网络的搜索结果多样化方法(Search Result Diversification Framework Based on Dual Star-shaped Self-Attention Network)](https://aclanthology.org/2021.ccl-1.27) (Qin et al., CCL 2021)
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