分类的使用 根据名字判别性别； 文本分类； 词性分类； 句子分割； 识别对话行为； 分类算法 朴素贝叶斯分类器； 决策树 建立分类器的步骤： 确定输入特征—特征提取器； 划分数据集； 使用训练集构建分类器...； 使用测试集测试分类器效果； 分类的类别 文档分类 特征提取器：关键字是否在文档中； 分类器训练； 词性判断 特征提取器：词后缀 分类器训练：决策树分类器 基于上下文的词性判断； 序列分类 贪婪序列分类...)) 结果解释(interpretation of the results) 聚类与分类的区别 聚类：通过把相似对象通过静态分类方法分成不同组别或子集的过程； 聚类分析的是研究事先在没有训练的条件下如何把样本划分为若干类的问题...； 而在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是事先知道的，需要做的是将每一条记录分别属于的类别标记出来； 聚类需要解决的问题是将给定的若干无标记的模式聚集起来让它们成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少泪的情况下...，希望将所有记录组成不同的类或聚类，并在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似度，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化； 与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记
，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数，然后利用这些参数进行下一步的分析，可当做一种转移矩阵； 一个隐马尔科夫模型是一个三元组(pi, A, B);...分类的使用 根据名字判别性别； 文本分类； 词性分类； 句子分割； 识别对话行为； 分类算法 朴素贝叶斯分类器； 决策树 建立分类器的步骤： 确定输入特征—特征提取器； 划分数据集； 使用训练集构建分类器...； 使用测试集测试分类器效果； 分类的类别 文档分类 特征提取器：关键字是否在文档中； 分类器训练； 词性判断 特征提取器：词后缀 分类器训练：决策树分类器 基于上下文的词性判断； 序列分类...； 聚类分析的是研究事先在没有训练的条件下如何把样本划分为若干类的问题； 而在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是事先知道的，需要做的是将每一条记录分别属于的类别标记出来； 聚类需要解决的问题是将给定的若干无标记的模式聚集起来让它们成为有意义的聚类...，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少泪的情况下，希望将所有记录组成不同的类或聚类，并在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似度，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化； 与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例
RAG 系统的主要目标是通过合并从数据集中检索的信息来提高生成内容的质量和相关性。回顾一下 RAG 系统的工作原理: 检索阶段: 系统首先根据输入查询检索相关文档或信息。...此方法适用于需要较大上下文的任务，如文档摘要或内容提取。 2.4 递归分块 这涉及到重复地将数据分解成更小的块，通常用于分层数据结构。递归组块有利于需要多级分析的任务，如主题建模或层次聚类。...2.5 语义分块 根据意义而非结构元素对文本进行分组对于需要理解数据上下文的任务至关重要。语义块利用诸如句子嵌入等技术来确保每个块代表一个连贯的主题或想法。...它为各种用例提供了最高的灵活性，允许用户根据特定于他们的用例模式来拆分文档。例如，可以在特定关键字或标点符号的每个实例上文档拆分。...为了处理这个问题，使用类似的内容聚类算法，可以减少冗余并确保每个主题都是唯一表示的。
根据上面的句子创建的 BoW 特征矩阵 为了给词汇表添加更多的上下文信息，可以将词（token）组合在一起。这种方法被称为 N 元（N-gram）方法。...我们可以使用词嵌入将单词表转化为向量，这样一来具有相似上下文的单词的距离就相近。...聚类是非监督学习的一个分支，其目的是将相似的对象组合到一起。 ? 聚类的示例 常用的聚类算法分为以下几类： 基于连通性的聚类——也被称为层次聚类，根据数据点之间的距离将它们连接起来。...对于凝聚型层次聚类来说，还有两种必要的度量指标：说明两个数据点相似程度的距离度量（典型的例子有：欧几里得距离、汉明距离、余弦距离），以及一个说明数据点簇相似程度的连接标准。...基于质心的聚类算法——根据数据点与簇的质心的临近程度将数据划分到不同的簇中。「K-Means」是这类算法中最流行的一种实现。
下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后的句子上创建的矩阵的一个示例。 例句 根据上面的句子创建的 BoW 特征矩阵 为了给词汇表添加更多的上下文信息，可以将词（token）组合在一起。...我们可以使用词嵌入将单词表转化为向量，这样一来具有相似上下文的单词的距离就相近。...聚类是非监督学习的一个分支，其目的是将相似的对象组合到一起。 聚类的示例 常用的聚类算法分为以下几类： 基于连通性的聚类——也被称为层次聚类，根据数据点之间的距离将它们连接起来。...对于凝聚型层次聚类来说，还有两种必要的度量指标：说明两个数据点相似程度的距离度量（典型的例子有：欧几里得距离、汉明距离、余弦距离），以及一个说明数据点簇相似程度的连接标准。...基于质心的聚类算法——根据数据点与簇的质心的临近程度将数据划分到不同的簇中。「K-Means」是这类算法中最流行的一种实现。
句法分析 句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，以实现自动句法分析的过程。 3....语用分析 语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、语境等的分析，即从文章的结构中提取出意象、人际关系等附加信息，是一种更高级的语言学分析。...早期大多采用管道模型研究自然语言生成，管道模型根据不同的阶段将研究过程分解为如下三个子任务。 内容选择：决定要表达哪些内容。 句子规划：决定篇章及句子的结构，进行句子的融合、指代表述等。...文本聚类 文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。...文本聚类已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段。文本聚类的方法主要有基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于密度的聚类算法。
给定一对文本-视频，模型的目标是将其编码到一个联合特征空间来度量相似度。如上图所示，作者利用了多个专家提取对应于每个模态的局部视频特征，利用BERT模型提取上下文词特征。...为了在文本视频检索任务中充分利用视频数据中的多模态信息，作者利用了多个专家对原始视频进行编码。 具体地说，给定一个输入视频，利用N个专家 image.png 来提取多模态特征。...对每个专家进行特定任务的预训练，以获取相应模态的特定知识。本文的目标是实现文本视频检索的局部和全局对齐，因此作者从每个时间段提取特征。...为简单起见，作者在不使用其他参数的情况下利用最大池化操作。这个简单的操作在实验中效果很好。将时间聚集的特征投影到同一维度以进行后续聚类。然后，作者通过Self-Gating机制增强了这些特征。...基于这一思想，作者提出了文本到视频VLAD（T2VLAD） ，将多个模态中的局部特征与共享中心进行聚类。这些中心提供共享的语义主题，可以弥合不同模态之间的差距。
「如何表示文本」以及「如何进行计算」是其中的两个核心问题。...图 3.「2016 年美国总统大选」的故事树，树中的每一个节点代表一个事件 已有的文本聚类方法不能很好地对文章进行事件粒度的聚类效果。...本文提出 EventX 聚类算法，它是一种双层聚类算法：在第一层聚类中，利用所有文章中的关键词，形成关键词网络（Keyword Graph）并对其进行图分割，分割后的每一个关键词子图，代表一个大的话题，...再利用相似度将每篇文章分配到一个最相似的关键词子图之下；在第二层聚类中，每一个关键词子图下的文章形成一个文章图（doc graph）, 相连的边代表两篇文章讲述同一个事件，再对文章图进行社区检测（community...CIG 中的每个节点包含几个高度关联的关键字，以及和这些关键字高度相关的句子集。当进行文本对匹配时，每个节点包含来自两篇文章的两个句子集。
自动提取过程：对语料进行词性标注，提取其中的名词短语，利用关联规则挖掘出频繁项，在频繁项候选集上做密实度修剪和冗余修剪，去掉无用的短语和合并相似的短语。...（1） 词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式。有了词向量之后就可以对词进行聚类、分类、计算相似度等等。...特征词去重采用聚类的方法对特征词进行聚类，归属于同一类的即为同义词。其中判断词语的相似度，采用计算特征词的词向量，然后计算向量间的相似度（例如计算向量夹角）的方法。...$S_{w_i}$代表$w_i$在情感词典中的极性值 $f$代表该句子中的特征词 $dis(w_i, f)$代表在句子中情感词$w_i$与特征词f之间的距离，距离越远情感词$w_i$对特征词f的影响越小...主要步骤是： 1、得到每件商品的所有评论。 2、对每条评论进行分词 3、对分词后的词语配合本地的词库进行聚类，形成语料库。这一步说的简单点就是将所有的同义词归为一类。
举个简单的例子，请考虑填补下面句子中的空缺： S.will eat anything, but V. hates _ 根据你对世界的先验知识，你可能会倾向于很有把握地填上词形为「豌豆」（pears）、「...这种方式本质上相当于对单词进行整数化处理，单词被表征为一个独热（one-hot）编码。 对于属于已知类型的词形（例如，一周的七天），我们可以使用给定了二进制值的维度。...当我们研究语料库中存在 w 的上下文（附近的单词或句子）的完整分布时，我们采取了一种词义的分布式视角。 「聚类」就是基于这种思想生成特征的一种成功的方法。...例如，Brown 等人提出的聚类算法根据语料库中出现的上下文自动地将单词组织成一些聚类簇。倾向于出现在相同的邻居上下文的单词会被划分到同一个簇中。...「retrofitting」方法首先从语料库中提取出词向量，然后试图自动地对其进行调整，使得在 WordNet 中那个相关的词形在向量空间中更接近。
通过依存关系分析，我们可以更好地理解句子中单词之间的修饰和从属关系，帮助我们解释和理解句子的语法结构 语义分析 文本聚类（Text Clustering） 文本聚类是将一组文本数据分成不同簇的过程，...文本聚类的目标是在不需要先验标签的情况下，发现隐藏在文本数据中的潜在结构或关系。常用的方法包括层次聚类、k-means聚类和谱聚类等。 假设我们有一组新闻文章，涵盖体育、科技、政治等不同主题。...我们可以使用文本聚类算法，如k-means聚类，对这些文章进行聚类。通过计算文章之间的相似度，将相似主题的文章归为一类。例如，将所有体育类的文章聚为一簇，将科技类的文章聚为另一簇，以此类推。...我们可以使用文本分类算法，如基于机器学习的朴素贝叶斯分类器。通过对标注好的训练数据进行学习，该分类器能够根据评论的特征将其归类到合适的类别中。...实体抽取 实体抽取是指从给定的文本中识别和提取出具有特定类型或类别的命名实体。命名实体可以是人物、地点、组织机构、日期、时间、货币、产品等等。实体抽取任务的目标是在文本中定位并标记出这些实体。
我们提出的事件抽取模型由触发词抽取器和论元抽取器组成，论元抽取器用前者的结果进行推理。此外，我们根据角色的重要性对损失函数重新进行加权，从而提高了论元抽取器的性能。...我们设计了一种新颖的图形模型，该模型具有潜在的事件类型矢量以及实体的文本冗余特征，而这些潜在的事件类型矢量来自全局参数化正态分布的新闻聚类。...我们增加了事件类型以及事件信息片段的语义代表( semantic representations)，并根据目标本体中定义的事件类型和事件信息片段的语义相似性来决定事件的类型 数据集：ACE2005 5、...然后用每个聚类中的简单示例来给整个聚类贴一个标签。最后，我们将新示例与原始训练集结合在一起，重新训练事件抽取器。...这种模式的提取性能可以与被预定义事件类型标记过的大量数据训练的监督模型相媲美。 ? 主要思想 我们试图将事件触发器和事件论元聚类，每个聚类代表一个事件类型。我们将分布的相似性用于聚类的距离度量。
凭借获得信息上下文的能力，可以关联时间上互相独立的事件，汲取其影响，发现事件序列如何随着时间推移展开。...下图显示聚类簇的数量与的epsilon关系: ? 给 eps 调参是最为精巧的一步，因为聚类的结果会改变很多，也就是如何确定句子是相似的。...通过试验找到恰当的值，能保持句子间的相似度，同时不把相近的句子分到不同组去。 总的来说，由于我们期望同一组中包含非常相似的句子，也就是得到一个较高的分类数。因此选取 0.08 ~ 0.12之间。...参见 Scikit Learn 中关于 eps 和其他参数的说明。 现在看一下每个类中包含的数量: ? -1 类表示未明确聚类的句子，其他是已被分类的句子。...该句子将最好的表达事件，也就是蕴涵着这些标题代表的核心内容。 按天聚类句子，在每个组中选择其最靠近中心的句子。以下是从一组向量中找出中心向量的函数: ? ? 干净整洁。
在得到文本对应的特征向量后，就可以采用各种分类或聚类模型，根据特征向量训练分类器或进行聚类。因此，文本分类或聚类的主要研究任务和相应关键科学问题如下： 1....特征选择、提取或转换是构建有效文本特征向量的关键问题。 1.2 建立分类或聚类模型 在得到文本特征向量后，我们需要构建分类或聚类模型，根据文本特征向量进行分类或聚类。...其中，分类模型旨在学习特征向量与分类标签之间的关联关系，获得最佳的分类效果； 而聚类模型旨在根据特征向量计算文本之间语义相似度，将文本集合划分为若干子集。 分类和聚类是机器学习领域的经典研究问题。...但是，文本分类或聚类会面临许多独特的问题，例如，如何充分利用大量无标注的文本数据，如何实现面向文本的在线分类或聚类模型，如何应对短文本带来的表示稀疏问题，如何实现大规模带层次分类体系的分类功能，如何充分利用文本的序列信息和句法语义信息...所提取的特征包括所在位置、包含词汇、与邻句的相似度等等。对特定摘要任务一般也会引入与具体设定相关的特征，例如查询相关摘要任务中需要考虑与查询的匹配或相似程度。
根据句子级别的录音和声学信息，为每个参与者建立了基于hidden Markov模型的声学模型，以实现亚语音(sub-phonetic)对齐。根据语音、音节和词的上下文产生语音上下文特征。...根据每个电极的音位编码权重对音位进行聚类。对于给定的电极，在给定的电极的最大音位可辨别性点处，提取长度为100ms的时间窗中每个音位的最大编码权重。...通过计算同一聚类内所有电极的平均不相似度与最近聚类内电极的平均不相似度之差，计算出电极的轮廓指数。然后，通过取两个度量中的最大值来规范化该值。轮廓指数接近1表明电极与其自身的聚类高度匹配。...例如，冠状AKT聚类内的电极对/t/、/d/、/n/、/ʃ/、/s/和/z/更敏感，所有这些音位都具有相似的发音位置。然而，聚类的内部存在一定差异。...为了解每个AKT聚类在运动和语音上的相互区别，使用轮廓指数作为聚类强度的度量，量化了每个AKT聚类的类内相似度和聚类间相似度之间的关系。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和...在搜索过程中，使用相同的TF-IDF管道将查询转换为向量，文档d对查询q的VSM得分为加权查询向量V(q)和V(d)的余弦相似度。 这种度量相似度的方法非常简单，而且不可扩展。...根据您的任务对模型进行微调很简单 这些模型为文档中的每个标记生成一个固定大小的向量。我们如何获得文档级向量呢?这通常通过平均或汇集单词向量来实现。...首选的方法是使用Faiss，一个有效的相似度搜索和聚类密集向量库。Faiss提供了大量的索引和复合索引。此外，给定一个GPU, Faiss可扩展到数十亿个向量!...要检索学术文章以进行新的查询，我们必须： 使用与抽象向量相同的句子DistilBERT模型对查询进行编码。
那向量检索和普通检索在特性上的区别很好理解： 普通检索： 优化于查找精确的关键字或短语匹配，主要依赖于关键字匹配来提供搜索结果，适用于简单查询和确切匹配的场景，无法处理语义关系和复杂数据类型。...向量检索： 利用数学向量表示数据，计算数据点之间的相似性或距离，能够处理语义关系，上下文和数据的丰富语义信息，适用于处理图像、音频、视频等多种数据类型，提供更准确和相关的搜索结果，不仅仅依赖于关键字匹配...应用场景: 海量高维向量数据的近似最近邻搜索,如大规模多媒体检索、电商商品检索等。 算法逻辑: 构建包含大量质心的预先计算的聚类簇,称为列表。 将向量分解为多个低维子向量,对每个子向量进行量化编码。...查询时输入用户查询,通过IVFPQ快速检索出最相似的商品。 到此我们对向量检索技术有了一些大概的了解，对于图片媒体基于向量的查询可以很好的理解，但是对于文本相似度与语义理解上改如何使用向量进行表达？..., -0.340697 , 0.08829002] 然后我们就可以根据输出的向量进行文本聚类、文本相似度计算匹配与检索。
文本表示是指将无结构化的文本内容转化成结构化的特征向量形式，作为分类模型的输入。在得到文本对应的特征向量后，就可以采用各种分类或聚类模型，根据特征向量训练分类器或进行聚类。...文本分类或聚类的主要研究任务和相应关键技术综述如下： 为了根据文本内容生成特征向量，需要首先建立特征空间。...特征选择、提取或转换是构建有效文本特征向量的关键问题。 一般可以直接使用经典的模型或算法解决文本分类或聚类问题。...对于文本聚类，我们可以选用 k-means、层次聚类或谱聚类（spectral clustering）等聚类算法。 这些模型算法适用于不同类型的数据而不仅限于文本数据。...例如，如何充分利用大量无标注的文本数据，如何实现面向文本的在线分类或聚类模型，如何应对短文本带来的表示稀疏问题，如何实现大规模带层次分类体系的分类功能，如何充分利用文本的序列信息和句法语义信息，如何充分利用外部语言知识库信息等等
信息检索与重排：在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。 聚类分析：将文本自动分组，发现隐藏的主题或模式。 摘要挖掘：识别和提取文本的主要观点。 平行句对挖掘：在多语言数据中找出对应的翻译句子。...嵌入计算往往是高效的，嵌入相似度计算非常快。 适用于广泛的任务，例如语义文本相似度、语义搜索、聚类、分类、释义挖掘等。...通常用作两步检索过程的第一步，其中使用Cross-Encoder模型对双编码器的前 k 个结果进行重新排序。...与只能根据词汇匹配查找文档的关键字搜索引擎不同，语义搜索在给定同义词、缩写和拼写错误的情况下也能表现良好。 语义搜索背后的理念是将语料库中的所有条目（无论是句子、段落还是文档）嵌入到向量空间中。...在搜索时，查询被嵌入到相同的向量空间中，并从语料库中找到最接近的嵌入。这些条目应该与查询具有较高的语义相似度。
BERT面临的一个主要挑战是，它无法在自然语言处理任务中达到最先进的性能。主要问题是令牌级别的嵌入无法有效地用于文本相似性，从而在生成句子嵌入时表现不佳。...我们讨论了如何创建一个根据预定义的问题-答案对来回答查询的聊天机器人，考虑查询的意图。...利用Elasticsearch建立索引，有效存储和组织问题-答案对，优化搜索和检索操作。 演示Elasticsearch中的查询过程，展示聊天机器人如何根据用户的问题有效地检索最相关的答案。...在各种自然语言处理任务中使用SBERT，例如语义搜索、句子相似性、聚类、信息检索和文本分类。它使得可以比较和分析句子之间的语义相似性。 Q3。SBERT 可以处理长文档吗？...答：SBERT主要设计用于句子级别的嵌入。然而，它也可以处理短段落或文本片段。对于较长的文档，常见的方法是提取句子级别的表示，并使用平均或池化等技术进行聚合。 Q4。
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