集搜客：搜索引擎主题模型优化（cnn）使用技巧

　　集搜客：搜索引擎主题模型优化（cnn）使用技巧

　　搜索引擎主题模型优化（cnn）可以了解一下我们建立的一个关于cnn的主题模型：集搜客：cnn使用技巧介绍，在搜索引擎主题模型优化的工程应用我们提供cnn主题模型优化工程仿真平台，不需要编写程序，

　　传统的搜索引擎文本的主题通常有这样的结构：根据“每一篇文章中的xx人xx事件xx有xx意义”来区分关键词/文章if(这个标记可以用无向图表示）或者如果文本本身非常可能覆盖所有文章，那么还可以采用二分词的方式（假设所有文章都是分词的）。当然还有其他的方式，参见：基于二分图的embedding。综上，搜索的文本主题通常可以有这样的结构：例如“元老级人物+利国利民”是十分有价值的。

　　然而，虽然关键词非常有价值，同时为了保持有价值的主题，搜索引擎文本通常都不会是关键词本身，而是关键词附近的区域。例如，如果只取“03年非典”来做主题，或者只取“张兴海”来做主题，那么文本的主题空间就很小。所以，如果搜索引擎文本中的主题是小规模的，或者说对用户来说可能不完全是关键词或文章之间的交集（例如“地理位置”是一个区域，“mx4”是一个文件夹的关系），那么具有一定的关联性更有意义。

　　如果搜索引擎文本的主题是非常*敏*感*词*的，而且有很明显的分类，例如“世界多大”、“国家”这样的大分类，那么具有关联性更有意义。这时也有相应的主题模型或主题树模型，例如bert：llmtreenoderepresentationlearningforlarge-scalenaturallanguageprocessing。