总览 搜索引擎的六个核心组件:爬虫、解析、索引、链接关系分析、查询处理、排名 信息检索中的代表性排序模型: 1)传统的排序模型:两类 1. 相关性排序模型: a) Boolean model: 基于查询term在文档里出现的情况,但不能预测相关性 ...
论文: A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval 论文时间: 零 与现有工作的不同之处 分析 对比 讨论。 从不同维度深入研究 neural ranking model 主要研究用于文本检索 textual retrieval 的神经排序模型 ,主要分析它们的基本假设 underlying assumption ...
2020-09-20 19:41 0 542 推荐指数:
总览 搜索引擎的六个核心组件:爬虫、解析、索引、链接关系分析、查询处理、排名 信息检索中的代表性排序模型: 1)传统的排序模型:两类 1. 相关性排序模型: a) Boolean model: 基于查询term在文档里出现的情况,但不能预测相关性 ...
上次介绍了信息检索技术——布尔检索,布尔模型已经可以解决一个很重要的问题,就是找到和用户需求相关的文档(其中还需要很多处理,比如分词,归一化,去掉停用词等等,我们只是介绍主要的框架流程)。但是这样找到的文档会有很多,也许上千个,也许上万个,这远远不是用户所要的。用户也不会去从几万个文档中挑选 ...
信息检索评价是对信息检索系统性能(主要满足用户信息需求的能力)进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣,不同因素对系统的影响,从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。 IR的评价指标,通常分为三个方面:(1)效率(Efficiency ...
文本信息检索——布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 如要检索“布尔检索”或“概率检索”但不包括“向量检索”方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0 ...
先贴代码,原理有时间补上。 代码中两种方式实现了ndcg的计算,调用的时候需要注意一下。 ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003 ...
在全文检索中,分词处理对性能的影响很大,包括索引大小、检索速度、准确度等方面。 一个好的分词处理应该具备哪些特性呢? 1)速度、准确度 2)自定义词典 3)对英文、数字符号、日期、繁简转换等的优化 中文分词算法大概分为两大类 1、字符串匹配(基于词典) 这一算法其实就是使用 ...
测试数据集 一个文档集 一组用于测试的信息需求集合,信息需求可以表示为查询 一组相关性判定结果,对应每个查询-文档,通常会赋予一个二值判定结果: 相关/不相关 经验发现一般测试的查询数应>=50。 无序检索结果的评价 准确率和召回率 对于一个查询,根据其返回 ...