總覽 搜索引擎的六個核心組件:爬蟲、解析、索引、鏈接關系分析、查詢處理、排名 信息檢索中的代表性排序模型: 1)傳統的排序模型:兩類 1. 相關性排序模型: a) Boolean model: 基於查詢term在文檔里出現的情況,但不能預測相關性 ...
論文: A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval 論文時間: 零 與現有工作的不同之處 分析 對比 討論。 從不同維度深入研究 neural ranking model 主要研究用於文本檢索 textual retrieval 的神經排序模型 ,主要分析它們的基本假設 underlying assumption ...
2020-09-20 19:41 0 542 推薦指數:
總覽 搜索引擎的六個核心組件:爬蟲、解析、索引、鏈接關系分析、查詢處理、排名 信息檢索中的代表性排序模型: 1)傳統的排序模型:兩類 1. 相關性排序模型: a) Boolean model: 基於查詢term在文檔里出現的情況,但不能預測相關性 ...
上次介紹了信息檢索技術——布爾檢索,布爾模型已經可以解決一個很重要的問題,就是找到和用戶需求相關的文檔(其中還需要很多處理,比如分詞,歸一化,去掉停用詞等等,我們只是介紹主要的框架流程)。但是這樣找到的文檔會有很多,也許上千個,也許上萬個,這遠遠不是用戶所要的。用戶也不會去從幾萬個文檔中挑選 ...
信息檢索評價是對信息檢索系統性能(主要滿足用戶信息需求的能力)進行評估的活動。通過評估可以評價不同技術的優劣,不同因素對系統的影響,從而促進本領域研究水平的不斷提高。信息檢索系統的目標是較少消耗情況下盡快、全面返回准確的結果。 IR的評價指標,通常分為三個方面:(1)效率(Efficiency ...
文本信息檢索——布爾模型和TF-IDF模型 1. 布爾模型 如要檢索“布爾檢索”或“概率檢索”但不包括“向量檢索”方面的文檔,其相應的查詢表達式為:Q=檢索 and (布爾or 概率 not向量),那么Q可以在其相應的(檢索,布爾,概率,向量)標引詞向量上取(1,1,0,0 ...
先貼代碼,原理有時間補上。 代碼中兩種方式實現了ndcg的計算,調用的時候需要注意一下。 ...
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003 ...
在全文檢索中,分詞處理對性能的影響很大,包括索引大小、檢索速度、准確度等方面。 一個好的分詞處理應該具備哪些特性呢? 1)速度、准確度 2)自定義詞典 3)對英文、數字符號、日期、繁簡轉換等的優化 中文分詞算法大概分為兩大類 1、字符串匹配(基於詞典) 這一算法其實就是使用 ...
測試數據集 一個文檔集 一組用於測試的信息需求集合,信息需求可以表示為查詢 一組相關性判定結果,對應每個查詢-文檔,通常會賦予一個二值判定結果: 相關/不相關 經驗發現一般測試的查詢數應>=50。 無序檢索結果的評價 准確率和召回率 對於一個查詢,根據其返回 ...