| 名称 | 来源 | 说明 | 状态 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 《深度文本匹配综述》 | 2017 | NULL | NULL | NULL |
| 《A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval》 | arXiv2019 | 文本相似度/检索综述： 1. Introduction； 2. Major Applications of Neural Ranking Models； 3. A Unified Model Formulation； 4. Model Architecture； 5. Model Learning； 6. Model Comparison； 7. Trending Topics； 8. Conclusion; |
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| 《Poly-encoders: architectures and pre-training strategies for fast and accurate multi-sentence scoring》 | ICLR2020 | Meta出品，在多句检索场景的文本向量化： 1 效果比bi-encoder好，速度cross-encoder快，效果和速度不能兼得； 2 实验中预训练模型都做了领域适应； 3 核心创新点是做了input和candidate的attention（感觉input在transformer后的向量attention意义不大）； 4 感觉试用于精排； |
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