3.4 Scoring functionsIn our experim

3.4 Scoring functions

In our experiments, we explored and combined the following scoring functions:

3.4.1 Cosine Similarity (cos)

This is the classical measure of similarity in LSI-based Information Retrieval. It computes the co-sine of the angle between the two vectors that em-bed two candidate documents in the joint semantic vector space.

3.4.2 “Local” cosine similarity (lcos)

The intuition behind the local cosine similarity measure is this: since we perform SVD on a bilin-gual term-document matrix that consists of doc-ument column vectors for documents from a large collection of web sites, web pages from each specific web site will still appear quite similar if the web site is dedicated to a particular topic area (which the vast majority of web sites are). Similarity scores will thus be dominated by the general domain of the web site rather than the differences between individual pages within a given web site. The local cosine similarity measure tries to mediate this phe-nomenon by shifting the origin of the vector space to the centre of the sub-space in which the pages of a particular web site reside before computing co-sine similarity. In practice this is accomplished by subtracting the mean embedding vector for the do-main in question from each individual embedding vector for pages in that domain. Note that we are only comparing pages that belong to the same web site within the context of the shared task.

Kết quả (Việt) 1:

3.4 Scoring chức năngTrong các thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi khám phá và kết hợp chức năng ghi bàn sau đây:3.4.1 tương tự cô sin (cos)Đây là biện pháp cổ điển tương tự LSI dựa trên thông tin tra cứu. Nó tính đồng sine của góc giữa hai vectơ mà em-giường hai ứng cử viên tài liệu trong không gian véc tơ liên ngữ nghĩa.3.4.2 "địa phương" cô sin tương tự (lcos)Trực giác đằng sau các biện pháp tương tự địa phương cô sin là đây: kể từ khi chúng tôi thực hiện SVD trên một ma trận hạn-tài liệu bilin-gual bao gồm doc-ument cột vectơ cho các tài liệu từ một bộ sưu tập lớn của các trang web, trang web từ mỗi trang web cụ thể sẽ vẫn xuất hiện khá tương tự nếu các trang web là dành riêng cho một chủ đề cụ thể tích (mà đại đa số các trang web). Điểm số tương tự như vậy sẽ được chi phối bởi tên miền chung của trang web chứ không phải là differences giữa các trang web riêng lẻ trong vòng một trang web nhất định. Biện pháp tương tự cô sin địa phương sẽ cố gắng dàn xếp này phe nomenon bằng cách dịch chuyển nguồn gốc của không gian vectơ vào Trung tâm của tiểu không gian mà các trang của một trang web cụ thể cư trú trước khi tính toán đồng Sin tương tự. Trong thực tế, điều này được thực hiện bằng trừ đi có nghĩa là nhúng véc tơ để làm-chính trong câu hỏi từ mỗi vector nhúng cá nhân cho các trang web trong tên miền đó. Lưu ý rằng chúng tôi chỉ so sánh các trang thuộc về cùng một trang web trong bối cảnh các công việc được chia sẻ.

Kết quả (Việt) 2:

Chức năng chấm điểm 3.4

Trong thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi khám phá và kết hợp các chức năng chấm điểm sau đây:

3.4.1 Cosine Similarity (cos)

Đây là biện pháp cổ điển tương tự trong LSI dựa trên thông tin Retrieval. Nó tính đồng sin của góc giữa hai vectơ mà em-giường hai tài liệu ứng cử viên trong các không gian vector ngữ nghĩa chung.

3.4.2 "địa phương" tương tự cosin (LCOS)

Trực giác đằng sau những biện pháp cosin giống địa phương là: kể từ khi chúng tôi thực hiện SVD trên một ma trận hạn tài liệu bilin-Gual mà bao gồm các vectơ cột doc-ument cho các tài liệu từ một bộ sưu tập lớn của các trang web, các trang web từ mỗi trang web cụ thể vẫn sẽ xuất hiện hoàn toàn tương tự nếu các trang web dành riêng cho một khu vực chủ đề cụ thể (mà đại đa số các trang web đang có). điểm tương đồng như vậy sẽ bị chi phối bởi các miền chung của trang web chứ không phải là với hàm di ff giữa các trang cá nhân trong vòng một trang web nhất định. Các biện pháp cosin tương địa phương cố gắng để hòa giải này phe-nomenon bằng cách chuyển các nguồn gốc của không gian vector trung tâm của tiểu không gian trong đó các trang của một trang web cụ thể cư trú trước khi tính toán co-sin tương tự. Trong thực tế này được thực hiện bằng cách trừ đi giá trị trung bình nhúng vector cho do-chính trong câu hỏi từ mỗi vector nhúng cá nhân cho các trang trong miền đó. Lưu ý rằng chúng ta chỉ so sánh các trang thuộc cùng một trang web trong bối cảnh của các nhiệm vụ chung. Các biện pháp cosin tương địa phương cố gắng để hòa giải này phe-nomenon bằng cách chuyển các nguồn gốc của không gian vector trung tâm của tiểu không gian trong đó các trang của một trang web cụ thể cư trú trước khi tính toán co-sin tương tự. Trong thực tế này được thực hiện bằng cách trừ đi giá trị trung bình nhúng vector cho do-chính trong câu hỏi từ mỗi vector nhúng cá nhân cho các trang trong miền đó. Lưu ý rằng chúng ta chỉ so sánh các trang thuộc cùng một trang web trong bối cảnh của các nhiệm vụ chung. Các biện pháp cosin tương địa phương cố gắng để hòa giải này phe-nomenon bằng cách chuyển các nguồn gốc của không gian vector trung tâm của tiểu không gian trong đó các trang của một trang web cụ thể cư trú trước khi tính toán co-sin tương tự. Trong thực tế này được thực hiện bằng cách trừ đi giá trị trung bình nhúng vector cho do-chính trong câu hỏi từ mỗi vector nhúng cá nhân cho các trang trong miền đó. Lưu ý rằng chúng ta chỉ so sánh các trang thuộc cùng một trang web trong bối cảnh của các nhiệm vụ chung.

Kết quả (Việt) 3:

3.4 điểm chức năng.Trong cuộc thí nghiệm của chúng tôi, chúng tôi kết hợp chức năng ghi được khám phá và giáp các đô thị:3.4.1 cosin (cos)Đó là tìm kiếm thông tin tương tự dựa trên kinh điển của mạch đo lường.Nó tính toán góc giữa hai vectơ giữa hai vectơ trong không gian vectơ hợp ngữ nghĩa của hai ứng viên của tài liệu.3.4.2 "native" cosin (LCOS)Ở địa phương cosin similarities đo trực giác là: nếu chúng ta SVD bilingual ma thuật ngữ trên tài liệu gồm các vector trong văn học đã thu thập được nhiều trang web của tập tin, từ mỗi một trang web cụ thể nếu website dedicated vẫn sẽ là một chủ đề cụ thể khu vực này đều rất tương như (và hầu hết. Trang web).Điểm giống nhau sẽ được trang web thay vì hai erences ff người giữa các trang web site trong một lĩnh vực cụ thể của Tổng thống trị.Địa phương cosin similarities metric cố gắng và nguồn gốc của Không gian vectơ vào một trong những trang web trong tính toán cụ thể ở nơi trang cosin của Không gian con trung tâm hòa giải của hiện tượng này.Trong thực tế, đây là bằng cách giảm Trung Bình nhúng vector làm vấn đề chính, từ mọi miền của véc tơ riêng gắn ở nên các trang web.Xin hãy chú ý, chúng ta chỉ so sánh của cùng một trang web chia sẻ trên trang trong nhiệm vụ trong bối cảnh.