说起查找，我们首先想起的就是顺序查找，比如我们有10个文档，要查找含有lucene单词，我们会依次去遍历所有的文档进行查找，直到找到含有这个单词的文档。 这就是一种是顺序扫描法。
场景：小时候我们都使用过新华字典，妈妈叫你翻开第38页，找到“坑爹”所在的位置，此时你会怎么查呢？毫无疑问，你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描，直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据，使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时，你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去，那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页，你只需在索引中找到“坑”字，然后找到对应的页码，答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的，因为你知道它的偏旁，因此也就可迅速定位到这个字。
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义：
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html 定义：
上一篇博文，笔者相当于了解了Lucene是干嘛的，然后写了个hello World增进下对Lucene的感觉。个人觉得，学习一个新的东西时，首先从demo入手，能增加你对这个技术的兴趣，然后慢慢的深入其中的原理，就会有种拨开乌云见明月的感觉。当然，有的人喜欢从原理入手，这个见仁见智。总结来说，不管从哪里入手，对一门新的技术而言总归要知道其所有然
Attention机制：又称为注意力机制，顾名思义，是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术.通俗的讲就是把注意力集中放在重要的点上，而忽略其他不重要的因素。其中重要程度的判断取决于应用场景，根据应用场景的不同，Attention分为空间注意力和时间注意力，前者用于图像处理，后者用于自然语言处理.
想要使用语义搜索处理数据，但又不想花费大量时间在技术细节上？我们引入了 semantic_text 字段类型，帮助你处理所需的基础设施和细节。
DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写，即我们通常说的基于深度网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比如：搜索引擎检索，广告相关性，问答系统，机器翻译等。
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
我们知道人类并不是从零开始思考东西，就像你读这篇文章的时候，你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字，因为你的思想是具有持续性的，很多东西你要通过上下文才能理解。
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包，基于JAVA语言编写。
药物相互作用(DDI)是指病人在同时服用两种或两种以上的药物时，一种药物的药效受到另一种药物、食物或者环境的影响而发生改变，从而导致药效下降，或是药效增强导致明显毒副作用。例如，乙酰水杨酸（俗称：阿司匹林）本身具有抗炎解热、抑制血小板聚集、预防血栓和心肌梗塞的作用，但是当它与1-苄基咪唑相结合时会使高血压的风险增加。所以，对于药物相互作用的预测研究是有重要意义的，不仅能够减少非预期药物相互作用的情况，还能降低药物开发成本，以及优化药物设计过程。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实践。
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
1. 索引 ---- 1. 索引的原理是什么？ 对列值创建排序存储，数据结构={列值、行地址}。在有序数据列表中就可以利用二分查找（或者其他方式）快速找到要查找的行的地址，再根据地址直接取行数据。 2. 为什么称为倒排索引？ 英文原名为 Inverted index，失败地被翻译成了倒排索引。 应该翻译为：反向索引。 3. 反向索引的记录数会不会很大？ 英文单词的大致数量是10万个。 汉字的总数已经超过了8万，而常用的只有3500字。 《现代汉语规范词典》比《现代汉语词典》收录的字和词数量更多。前者是130
推荐系统领域太卷了，十方表示总是折腾"塔"太累了，所以十方平时也会学习些NLP，CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死，比如我们是做推荐系统相关研究的，那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上，不同领域的模型是可以相互借鉴的，比如textcnn，就是用图像的cnn去做文本分类，推荐的bert4vec，就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之，希望大家在深度学习领域尽可能的博学，在具体推荐系统领域可以做到专家。
信息超负荷问题解决方案: 新的用户接口/智能代理 Lucene是一个高性能,可伸缩的信息搜索库,可以为应用程序添加索引和搜索能力. 版本: java/Perl/Python/C++/net 搜索引擎的核心是索引 搜索的质量用精确度和召回率来描述,召回率衡量系统搜索到相关文档的能力,精确度描述过滤不相关的能力
在指定要最小化的目标函数时，Hyperopt提供了几个灵活性/复杂性逐渐增加的级别。作为设计者需要考虑的问题是：
【新智元导读】本文作者邓侃认为，机器阅读其实就是自然文本的结构化，而文本摘要和机器翻译在2016年的进展，昭示了机器阅读即将取得的突破。 机器阅读将是深度学习的下一个重大进展 回顾2016年，深度学习在应用领域取得了三个重大进展。 1. Google DeepMind 的 AlphaGo，战胜了人类顶级围棋高手。 2. Google Translate 上线，达到了与人类媲美的精度。 3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，让自动导航成为大众使用的日常工具。 展望2017年，深度学习在应用领域将
），用于将CLIP表示转换为人类可解释的概念的稀疏线性组合。与之前的工作不同，SpLiCE不需要概念标签，可以在事后应用。 通过使用多个真实世界数据集的广泛实验，作者验证了SpLiCE输出的表示可以解释甚至替代传统的密集CLIP表示，在保持等效的下游性能的同时显著提高它们的可解释性。作者还展示了SpLiCE表示的几个用例，包括检测虚假相关性、模型编辑以及量化数据集中的语义变化。 代码:https://github.com/AI4LIFE-GROUP/SpLiCE
上述例子中直接将结果进行print，在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下：
在当下，如果说我们要选出你朋友圈中的Top 1的主题，那如果不是疫情开发，那么几乎肯定就是chatGPT了。
邻域嵌入（Neighbor Embedding, NE）是“样本-样本”映射，在训练样本中寻找测试样本的相似邻居特征样本，计算量略大。
前言 在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出
在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值
Tokopedia 是印度尼西亚最大的电商平台，目前拥有逾 9000 万月活跃用户和 860 万家商户，覆盖印尼 98% 的行政区。我们深知，帮助用户迅速并精准地找到想要的商品才是产品语料库的价值所在。正因如此，我们致力于提高用户搜索结果的相关性，并引入了相似度搜索。在 Tokopedia 移动应用端的搜索结果页面上点击 ”...” 按钮，即可选择搜索与当前搜索结果类似的产品。
本次博客主要讲述如何使用R-INLA软件进行空间分析，通过随机嵌套偏微分方程方法和集成的嵌套Laplace渐进法可为潜在高斯随机场模型中的边际分布提供准确而有效的估计。近年来已经广泛应用于空间流行病学领域。
NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。相比而言，直接从数据库、知识图谱、搜索引擎等引入外部知识进行知识增强，是一种更直接、节省资源的方法。知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。
在人工智能的浪潮中，以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型（LLM）无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地方面，文本向量化模型（Embedding Model）的重要性也不言而喻。
词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
搜索请求体中查询条件使用es DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。
本文为 seaboat 为 AI 研习社撰写的独家稿件，得到了其指点和审核，AI 研习社在此表示感谢。 在NLP领域中，为了能表示人类的语言符号，一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理，我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入（word embedding）。 比如有比较流行的谷歌开源的 word2vec ，它能生成词向量，通过该词向量在一定程度上还可以用来度量词与词之间的相似性。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型，并通过神经网络来训练。 但这篇文章不
今天来了解下 Elasticsearch（以下简称 ES） 中的 Query 和 Filter。
关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。
分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，提供了一个简单却强大的 API，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里，Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具，它并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
自从Deep Learning之风盛起之时到现在，江湖上诞生了很多都可以从无标签数据中学习到深度的分级的特征的算法。大部分情况，这些算法都涉及到一个多层网络，而训练和调整这个网络需要很多tricks。最近，我们发现K-means聚类算法也可以被作为一个非常快的训练方法。它的优点是快！容易实现！当然了，K-means也不是万能神丹，它也存在自身的局限性。在本文中，我们就关注K-means的方方面面。总结了最近的K-means算法的效果和介绍使用k-means来有效地学习图像的特征的一些技巧。 一
自从Deep Learning之风盛起之时到现在，江湖上诞生了很多都可以从无标签数据中学习到深度的分级的特征的算法。大部分情况，这些算法都涉及到一个多层网络，而训练和调整这个网络需要很多tricks。最近，我们发现K-means聚类算法也可以被作为一个非常快的训练方法。它的优点是快！容易实现！当然了，K-means也不是万能神丹，它也存在自身的局限性。在本文中，我们就关注K-means的方方面面。总结了最近的K-means算法的效果和介绍使用k-means来有效地学习图像的特征的一些技巧。 一、
上述两个描述是等价的，为什么呢？实际上我们可以将第一个定义的描述写成矩阵形式，就是
神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。然而，NeRF 的即时输出只是一个有颜色的密度场，没有实际意义或上下文信息，这阻碍了构建与所生成的 3D 场景进行交互的接口。自然语言是用于与 3D 场景交互的直观接口。以图 1 中的厨房为例，想象一下，通过询问“餐具”在哪里，或者更具体地说，询问你可以用来“搅拌”的工具，甚至询问你最喜欢的带有特定标志的马克杯，你就可以对这个厨房了如指掌。这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。
让大神Andrej Karpathy一键三连❤️（点赞+转发+评论），一个教你从头开始实现Llama3的代码库爆火。
在2020年初开始的新冠病毒蔓延影响下，NLPCC 2020采取线上+线下的会议方式，线上线下共缴费注册496人，其中现场参会总人数达372人，线上参会人数124人，另有15个赞助单位参展。汇聚了众多国内外NLP领域的知名学者。
ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系。
机器之心原创 作者：思源 近日，机器之心采访了语知科技的首席科学家董强先生，董强向我们详细介绍了一种基于 Common-sense 知识库体系从概念层次进行自然语言处理的技术。语知自然语言理解技术平台
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务： 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势，在今年的ICLR2020上，就涌现出了大量相关研究，其中，来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库（Virtual Knowledge Base，KB）来回答复杂多跳问题的方法，其可以遍历文本数据，并遵循语料库中各个实体的关系路径，并基于评分的方法，实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
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