Bueno. La respuesta simple es sí.
LETOR2.0-LETOR4.0 están construidos con colecciones trec.
La Conferencia de Recuperación de Texto ( TREC ) es una serie continua de talleres que se enfocan de manera diferente en una lista de áreas o pistas de investigación de recuperación de información (IR) . Está copatrocinado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) y la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (parte de la oficina del Director de Inteligencia Nacional), y comenzó en 1992 como parte del programa TIPSTER Text. Su propósito es apoyar y alentar la investigación dentro de la comunidad de recuperación de información al proporcionar la infraestructura necesaria para la evaluación a gran escala de las metodologías de recuperación de texto – Wikipedia, y para aumentar la velocidad de transferencia de tecnología de laboratorio a producto.
- ¿Cuáles son los ejemplos de redes neuronales profundas extremas (más de 150 capas)?
- Fuera de Theano, Caffe y DeepLearning4j, ¿hay alguna buena biblioteca de DeepLearning?
- ¿Cómo aprendo la teoría profunda sobre Bitcoin como su programación o hash?
- ¿Cómo puedo explicar que las unidades tradicionales de red neuronal recurrente (RNN) sufren el problema del gradiente de fuga?
- ¿Por qué los NN recurrentes son tan susceptibles al problema del gradiente de fuga?
Conferencia de recuperación de texto – Wikipedia
LETOR3.0 estaba usando la pista web 2003 y 2004:
Conferencia web de Text Retrieval Conference (TREC) 2003
Conferencia de recuperación de texto (TREC) 2004 Web Track
La colección de documentos es.: Gov
Acceso a las colecciones de investigación web WT2G / WT10G / GOV / GOV2 / Blog06 / Blog08
Del mismo modo, LETOR4.0 usó el millón de pistas de consulta:
Million Track de consultas
