融合多層次交互注意力的引文推薦算法

摘要： 學(xué)術(shù)引文推薦是指通過論文間的匹配關(guān)系為查詢論文提供深度匹配的引文文獻(xiàn)列表，提高學(xué)者科研工作效率.現(xiàn)有方法主要基于短文本匹配(如關(guān)鍵詞、標(biāo)題等),缺乏對論文結(jié)構(gòu)和整體語義的表示能力，導(dǎo)致檢索結(jié)果語義相關(guān)性差.本文從長文本的深層次數(shù)據(jù)特征出發(fā)，提出一種基于層次化交互注意力匹配的引文推薦算法.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建單詞、句子、文章的層次化表示框架，提升長文本的結(jié)構(gòu)化表示能力；使用內(nèi)部注...