کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4942782 | 1437420 | 2017 | 26 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improving relevance in a content pipeline via syntactic generalization
ترجمه فارسی عنوان
بهبود ارتباط در یک خط لوله محتوا از طریق تعمیم نحو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خط لوله محتوا، اهمیت طبقه بندی متن، یادگیری ماشین از درخت تجزیه نحوی، توصیه شخصی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A number of content pipeline components employ web mining which needs SG to compare web search results. We describe how SG works in a number of components in the content pipeline including personalization and recommendation, and provide the evaluation results for eBay deployment. Content pipeline support is implemented as an open source contribution OpenNLP.Similarity and is available at https://github.com/bgalitsky/relevance-based-on-pars-trees.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 58, February 2017, Pages 1-26
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 58, February 2017, Pages 1-26
نویسندگان
Boris Galitsky,