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    信息检索与文本挖掘

    当涉及到自然语言处理(NLP)中的信息检索与文本挖掘时,我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息,而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。...什么是信息检索与文本挖掘?信息检索是一项用于从大量文本数据中检索相关信息的任务。这通常涉及用户提供查询,系统然后在文本数据中查找与查询相关的文档或记录。...信息检索系统可以在各种应用中发挥关键作用,如互联网搜索引擎、图书馆目录检索和企业文件检索。文本挖掘是一项更广泛的任务,旨在自动发现文本数据中的模式、趋势和知识。...信息检索与文本挖掘在现代信息社会中具有关键意义,原因如下:大规模文本数据:我们生活在一个信息爆炸的时代,大量的文本数据每天产生。信息检索与文本挖掘可以帮助我们从这些海量数据中找到所需的信息和见解。...应用领域信息检索与文本挖掘在各种领域都有广泛的应用,包括但不限于:互联网搜索:搜索引擎如Google和百度使用信息检索技术来帮助用户找到网络上的相关信息

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    改进 Elastic Stack 中的信息检索:混合检索

    Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中,我们介绍了混合检索的概念,并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...混合检索尽管现代训练管道产生了在零样本场景中具有良好性能的检索器模型,但众所周知,词汇检索器(例如 BM25)和语义检索器(例如 Elastic Learned Sparse Encoder)在某种程度上是互补的...具体来说,如果假设检索到的相关文档之间比检索到的不相关文档之间出现更多匹配,那么结合检索方法的结果将提高相关性。...它应用于每种方法检索到的前 N ​​个文档集。如果任一方法的该集中缺少文档,则该项设置为零。介绍倒数排名融合的论文建议 k 值为 60,并且没有讨论要检索多少个文档 N。...BM25 检索通常比语义检索更快,这一事实缓解了这一问题。我们的研究结果表明,倒数排名融合可以安全地用作有效的“即插即用”策略。

    2.1K31

    学界 | 微软论文概述神经信息检索技术:如何将神经网络用于信息检索

    论文的目的在于为神经模型与信息检索之间架起桥梁,互通有无,加快神经信息检索技术的发展。机器之心对该论文进行了编译,论文链接见文末。...我们以信息检索基本概念介绍和学习文本向量表征的不同神经、非神经进路开始。然后,我们回顾一下使用预训练的没有端到端学习信息检索任务的神经项嵌入(term embedding)的浅层神经信息检索方法。...最后,我们会回顾目前用于信息检索的 DNN 模型,并以讨论的形式对神经信息检索未来可能的发展方向进行总结。 ?...神经信息检索指的是将浅层或深层神经网络应用于这些检索任务之上。该教程目的在于介绍神经模型,其回应查询以进行文档排序,这是一项重要的信息检索任务。...第二部分会给出一个信息检索的任务、挑战、量度和非神经模型的调查。第三部分会提供简要神经信息检索模型的概览与信息检索的不同神经方法的分类。

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    隐私保护之隐私信息检索

    那么,如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢?这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索?...隐私信息检索是一种加密协议,旨在保障数据使用者的私隐,允许客户端从公共数据库中检索记录,同时向数据所有者隐藏检索记录的身份。实际上,检索数据而不向数据所有者透露其身份的可能性几乎为零。...隐私信息检索方案提供了有效的随机存取检索和高噪声恢复能力,允许通过只查看少量随机选择的码字比特就可以对任意比特的信息进行可靠的重建。...隐私信息检索方案的主要参数是通信复杂度,或者说是 度量用户和服务器之间通信的总比特数的函数。目前最有效的双服务器隐私信息检索协议的通信复杂度为 O (n的1/3次方)。...现代的隐私信息检索 现代的隐私信息检索方案不再基于多项式,其关键技术要素是一个具有限制交集的大集合族的设计。设 k 是一个小整数,它将 n 位消息编码成码字。

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    信息搜集-Google搜索引擎

    原文地址https://www.freebuf.com/articles/web/342474.html 信息搜集-Google搜索引擎 Google搜索引擎: 这里之所以要介绍google搜索引擎,...是因为它有别于百度、搜狗等内容搜索引擎,其在安全界有着非同一般的地位,甚至专门有一名词为google hacking用来形容google与安全非同寻常的关系; google基本语法: Index of/...info:  查找指定站点的一些基本信息; 例如:“info:www.baidu.com” inurl:  搜索我们指定的字符是否存在于URL中;...: 利用google可以搜索一些网站的敏感信息,语法如下: intitle:"index of" etc intitle:"Index of" .sh_history intitle:"Index of...: site:218.87.21.* 可通过google可获取218.87.21.0/24网络的服务信息; site:tesla.cn intext:管理|后台|登陆|用户名|密码|验证码|系统|帐号

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    信息检索导论(译):第一章 布尔检索(1)

    信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡,然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而,从学术角度来讲,信息检索定义如下: 信息检索即从大量非结构化文档集中找到满足需要的文档的过程。...按照如上定义,信息检索曾经是仅少数人如图书管理员,律师,专业搜索者参与的活动。而今非昔比,当今成千上万的人每天都会用搜索引擎搜索网页和邮件。...信息检索正迅速取代传统的数据库搜索的方式,成为信息获取的主要方式。除此之外,信息检索技术还可以解决其他有关数据和信息的问题。所谓非结构化数据,指的是没有清晰的可被计算机理解的语义结构的数据。...所谓信息检索需求即用户期望得知的话题,它和查询(query)不同,所谓查询是用户将自己的信息检索需求表达为计算机可理解的方式。所谓一篇文档是相关的即用户认为此文档包含其信息检索需求相关的信息。...这些信息对于布尔搜索引擎不十分重要,然而却可以使我们在搜索阶段提高效率,并在需要排序的信息检索模型中发挥作用。倒排表按照文档号排序,这为高效的处理搜索奠定了基础。

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    改进 Elastic Stack 中的信息检索:对段落检索进行基准测试

    图片在之前的博客文章中,我们讨论了信息检索的常见方法,并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里,我们将介绍基准测试,以公平的方式比较各种方法。...BEIR 论文(“ BEIR:信息检索模型零样本评估的异构基准”,Takhur 等人,2021 年)提出了解决在通用环境中评估信息检索方法的问题。...例如,重新排序任务之前的初步检索可能会考虑前 1000 个检索到的文档,而单阶段检索可能会使用较小的列表大小来模仿用户的搜索引擎行为。我们选择将列表大小固定为前 10 个文档,这与我们的用例一致。...最后,随着时间的推移,数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。...在我们的下一篇博客中,我们将讨论不需要创建标记数据集的高效检索系统的替代方法。这些解决方案将基于混合检索方法。

    1.3K31

    信息检索&FAQ硬核技术!SimNet模型

    例如,信息检索可以归结为查询项和文档的匹配,问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配,对话系统可以归结为对话和回复的匹配。如何提升文本匹配的准确度,是自然语言处理领域的一个重要挑战。...信息检索:在信息检索领域的很多应用中,都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本,使用场景非常普遍。除纯文本检索外,SimNet还适用于通过标签来检索图片、视频等场景,大大提高检索效率。...智能客服:用户输入一个问题后,自动为用户检索出相似的问题和答案,节约人工客服的成本,提高效率。...总结来说,SimNet有三大特点: 算法效果好:百度搜索等海量用户数据为SimNet相似度算法提供了丰富的指导信息,模型效果优于已公开的主流算法。...(2)表示层 该层主要功能是由词到句的表示构建,或者说将序列的孤立的词语的 embedding 表示,转换为具有全局信息的一个或多个低维稠密的语义向量。

    1.6K40

    详解如何通过稀疏向量优化信息检索

    特别是与 Milvus 向量数据库结合时,稀疏向量能够改进信息检索系统,通过提高检索效率,提供富含上下文的答案,最终优化系统性能。...01.信息检索方式演变:从关键词匹配到上下文理解 早期信息检索系统主要依靠基于统计的关键词匹配方法,如 TF-IDF 和 BM25 等词袋(Bag of Words)算法。...这一方法标志着信息检索方法逐渐转向由机器学习驱动。 随着 BERT 的出现——一种基于 Transformer 的革命性预训练语言模型,彻底改变了信息检索的方式。...02.领域外信息检索挑战 稠密向量技术,如 BERT,与传统的词袋模型相比有着其独有的优势——能够精确把握文本中的复杂语境。这一特性极大地提升了信息检索系统在处理熟悉领域查询时的性能。...03.学习得到的稀疏向量:将传统稀疏向量与上下文信息相结合 结合 Out-of-Domain 检索的精确词匹配技术,如词袋模型和 BERT 等稠密向量检索方法进行语义检索,长期以来一直是信息检索领域的一项主要任务

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    信息检索中的花式预训练

    作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法,即NeuIR...而随着预训练在深度学习领域的大放光芒,信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述,先上路径。...(1)核心问题 IR系统的目标是提供用户所需的信息,因此它的核心问题是评估一个查询q和一个文档d之间的相关性。...主要方法可以分为三类:传统检索模型、Learning to Rank (LTR) 模型和神经网络检索模型。 传统检索模型一般利用精确匹配信号来衡量相关性,如BM25等模型。...Multi-stage Retrieval (n>=2):这种框架采用多个re-ranker,其中不同的re-ranker采用着不同的结构,可以分别利用不同的互补信息

    1.5K40

    搜索引擎检索模型-查询与文档的相关度计算

    检索模型概述 搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分,很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多,但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度,以及网页链接情况。...判断网页内容是否与用户査询相关,这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。检索模型是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,是对查询词和文档之间进行相似度计算的框架和方法。其本质就是相关度建模。...布尔模型 布尔模型: 是最简单的信息检索模型,是基于集合理论和布尔代数的一种简单的检索模型。...那么单词与文档关系如下图: 检索结果就是D2和D5符合搜索条件。 这类似于传统数据库检索,是精确匹。一些搜索引擎的高级检索往往是使用布尔模型的思想。...因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关,它的检索策略基于二值判定标准,无法描述与查询条件部分匹配的情况。因此,布尔模型实际上是一个数值检索模型而不是信息检索模型。

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