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关于本书
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关于封面图
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第一部分 当搜索遇上深度学习
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第1章 神经搜索
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1.1 神经网络及深度学习
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1.2 什么是机器学习
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1.3 深度学习能为搜索做什么
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1.4 学习深度学习的路线图
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1.5 检索有用的信息
1.6 未解决的问题
1.7 打开搜索引擎的黑盒子
1.8 利用深度学习解决问题
1.9 索引与神经元
1.10 神经网络训练
1.11 神经搜索的前景
1.12 总结
第2章 生成同义词
2.1 同义词扩展介绍
2.2 语境的重要性
2.3 前馈神经网络
2.4 使用word2vec
2.5 评价和比较
2.6 用于生产系统时的考虑
2.7 总结
第二部分 将神经网络用于搜索引擎
第3章 从纯检索到文本生成
3.1 信息需求与查询：弥补差距
3.2 学习序列
3.3 循环神经网络
3.4 用于无监督文本生成的LSTM网络
3.5 从无监督文本生成到监督文本生成
3.6 生产系统的考虑因素
3.7 总结
第4章 更灵敏的查询建议
4.1 生成查询建议
4.2 Lucene Lookup API
4.3 分析后的建议算法
4.4 使用语言模型
4.5 基于内容的建议算法
4.6 神经语言模型
4.7 基于字符的神经语言建议模型
4.8 调优LSTM语言模型
4.9 使用词嵌入使建议多样化
4.10 总结
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