文本表示是自然語言處理中的基礎工作，文本表示的好壞直接影響到整個自然語言處理系統的性能。在自然語言處理研究領域，文本向量化是文本表示的一種重要方式。 顧名思義，文本向量化就是將文本表示成一系列能夠表達文本語義的向量。無論中文還是英文，詞語都是表達文本處理的最基本單元。 當前階段 ...

當前文本向量化主流的方式是word2vec詞向量技術，從基於統計的方法，到基於神經網絡的方法，掌握word2vec詞向量技術是學習文本向量化的最好的方式 下面是Tomas MIkolov的三篇有關word embedding的文章： 1、Efficient ...

1、Faiss簡介 　　Faiss是Facebook AI團隊開源的針對聚類和相似性搜索庫，為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類，支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫。它包含多種搜索任意大小向量集（備注：向量集大小由RAM內存決定）的算法，以及用於算法評估和參數調整的支持代碼 ...

faiss可以類比為一個可以設置索引的數據庫 faiss里面存儲的是海量的向量 只是在faiss中么有數據庫存儲介質這一層的概念，全部都是index， faiss搜索的基本單位是單個向量，faiss默認輸入的是一個向量x，返回和x最相似的k個向量 ...

Faiss是一個Facebook AI團隊開源的庫，全稱為Facebook AI Similarity Search，該開源庫針對高維空間中的海量數據（稠密向量），提供了高效且可靠的相似性聚類和檢索方法，可支持十億級別向量的搜索，是目前最為成熟的近似近鄰搜索庫。 官方資源地址https ...

Faiss庫是由 Facebook 開發的適用於稠密向量匹配的開源庫，支持 c++ 與 python 調用。 通過實驗證實，128維的125W向量，在 CPU 下檢索耗時約70ms，經過 GPU 加速后檢索耗時僅5ms。 一、安裝 Faiss 支持直接通過 conda 安裝 python ...

簡介 faiss是為稠密向量提供高效相似度搜索和聚類的框架。由Facebook AI Research研發。 具有以下特性。 1、提供多種檢索方法 2、速度快 3、可存在內存和磁盤中 4、C++實現，提供Python封裝調用。 5、大部分算法支持GPU實現 下面給出 ...

移步bdata-cap.com Faiss 快速入門（1） Faiss 更快的索引（2） Faiss低內存占用（3） Faiss 構建: clustering, PCA, quantization（4） 如何選擇Faiss索引（5） 官網地址 ...