第 1章 引言 1 1.1 信息檢索技術的發(fā)展歷史 2 1.2 信息檢索的代表性任務 4 1.2.1 ad-hoc 檢索 5 1.2.2 問答 6 1.2.3 社區(qū)問答 7 1.2.4 自動對話 8 1.3 信息檢索的評價方法 9 1.4 深度學習與信息檢索的結合 12 第 2章 深度文本索引 17 2.1 基礎知識 19 2.1.1 基于符號的文檔表示方法 20 2.1.2 面向符號表示的文檔索引方法 25 2.2 深度文本索引方法 32 2.2.1 基于稠密向量的文檔表示 33 2.2.2 稠密向量索引 36 2.3 小結 57 第3章 深度文本檢索 59 3.1 基礎知識 61 3.1.1 問題形式化 61 3.1.2 經典詞項檢索模型 62 3.1.3 早期語義檢索方法 66 3.2 深度檢索模型 70 3.2.1 基于稀疏向量表示的檢索模型 71 3.2.2 基于稠密向量表示的檢索模型 75 3.2.3 稀疏– 稠密向量混合檢索方法 90 3.3 小結 94 第4章 深度文本匹配 96 4.1 基礎知識 98 4.1.1 問題形式化 98 4.1.2 學習目標 99 4.2 深度匹配模型 104 4.2.1 對稱與非對稱架構 104 4.2.2 注重表示與注重交互的架構 108 4.2.3 單粒度與多粒度的架構 112 4.3 小結 115 第5章 深度關系排序 116 5.1 基礎知識 117 5.1.1 問題定義和評價指標 117 5.1.2 傳統(tǒng)關系排序方法 120 5.2 深度關系排序模型 133 5.2.1 基于貪婪選擇的深度關系排序模型 133 5.2.2 基于全局決策的深度關系排序模型 142 5.3 小結 158 第6章 深度查詢理解 160 6.1 傳統(tǒng)的查詢理解方法 161 6.2 基于深度學習的查詢改進 163 6.2.1 基于深度學習的查詢修正 164 6.2.2 基于深度學習的查詢擴展 167 6.3 基于深度學習的查詢推薦 170 6.4 基于深度學習的查詢意圖識別 173 6.4.1 基于深度學習的查詢分類 173 6.4.2 基于深度學習的查詢聚類 175 6.5 小結 177 第7章 交互式信息檢索 178 7.1 基礎知識 179 7.1.1 交互的概念 179 7.1.2 合作博弈框架 181 7.2 深度交互式信息檢索模型 193 7.2.1 代理搜索模型 194 7.2.2 會話搜索模型 200 7.2.3 對話搜索模型 203 7.3 小結 207 第8章 基于預訓練的信息檢索 209 8.1 基礎預訓練模型 211 8.1.1 面向判別式任務的預訓練模型 211 8.1.2 面向生成式任務的預訓練模型 215 8.2 面向檢索的預訓練模型 217 8.2.1 預訓練表示模型 218 8.2.2 預訓練交互模型 222 8.3 小結 226 參考文獻（圖靈社區(qū)下載）