有专门的人来识别那些信息是有用的，从而提高查询的命中率，这种方式很可靠 implicit feedback:观察有哪些返回结果是用户点击了的，有点击的认为是对用户有用的，从而提高查询准确率 persudo feedback：获取返回结果的前...这里的关键在于从反馈集合中提取出一个查询向量，通过如图所示的方式添加到查询向量中去【作为反馈】，从而提供更好的查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合
以下面文档为例，假如想搜索"news about presidential campaign",文档库中一共有3个文档 很明显presidential出现次数多，那篇文章应该更重要，那么可以加上次数做考虑...可能更多，只是campaign出现的次数非常多，这也不合理，假如使用TF表示在文档中出现的次数，那么根据文档中出现的次数相比，这是一个线性模型[y=x]，问题在于，如果假设一个单词出现的过多(而没有有关键字中某些其它重要的词...这样看来，需要更好的方式来对长文本做出”惩罚”。另外需要考虑到的是，长文档可能存在两种情况，1是仅仅用了过多的词，2是有很多描述主题的内容，这是不希望有惩罚的。...这里b是一个变量，当b=0，文档长度被忽略，当b非0，|d|（文档长度）越大，权值反而越小，也就得到了”惩罚”长文档的目的,当文档太短时，如果包含查询关键字，很有可能主题就是这些，起到适当的激励作用 文本获取
特别是对于相关从业人员来说，能够从各种网站中高效、准确地提取主要文本，是提高工作效率、增强内容价值的关键。今天我们就一起来看看，如何利用Python从大量异构网站中批量获取其主要文本的方法。...从网页中提取文本的基本步骤包括发送网络请求、解析HTML内容以及提取所需数据等。在Python生态系统中，最常用的Python库是BeautifulSoup和Requests。...举一个简单的例子，我们可以用Requests库获取一个网页的HTML内容，然后用BeautifulSoup解析这个内容，提取出特定的文本。...举个简单的例子，，一些网站可能将主要内容放在特定的标签内，而另一些网站可能使用标签，而且常见的文本通常也包含在（段落）、至（标题）等标签中。...同时，还提供了强大的选择器，可以精准地定位到网页中的特定内容。
AGAINST()部分指定我们正在执行全文搜索的单词，在此示例中为“Seattle beach”。 IN NATURAL LANGUAGE MODE表示搜索词是直接从用户输入提供的，无需任何预处理。...第三步 - 完善FTS结果 有两种技术可以帮助使全文搜索结果更具相关性。一种是通过结果的相关性分数进行过滤，另一种是使用IN BOOLEAN从结果中排除特定单词并指定搜索项之间的最大距离。...使用相关性分数 结果的相关性得分量化了搜索项的匹配程度，其中0表示根本不相关。相关性得分基于许多因素，包括在特定文档中找到该术语的频率以及包含该术语的文档的数量。...MySQL的全文搜索文档深入计算这个数字。 根据“traveling to parks”的查询获取每行的相关性分数。...还有另一种模式，IN BOOLEAN它允许您从搜索中排除特定单词，定义输入中单词相隔多远的范围，以及更多。 要从查询中省略术语，请使用减号运算符IN BOOLEAN。
比较朴素的考虑可以用特征词的文档词频来简单表示 R(q_i, d) ，但这种直观的想法不可避免导致长文本中，词的频度普遍较高，最终相关性得分会过度倾向于长文本，显然不尽合理；另一方面，不难想象到，某个词对文档的贡献不应该无限度地随词频增长而线性增加...从结果上看，我们应该明了 BM25 权重计算公式，已经在众多的数据集和搜索任务上，被极其高频广泛和成功地使用。...， q_i 表示根据 Q 解析获得的语素， d 表示搜索结果的一条文档， W_i 表示语素 q_i 的权重， R(q_i, d) 表示 q_i 和 d 的相关性得分。...BM25 算法中，还出现在许多其他的排序函数中，他们为此提出了一个一般性的解决方案，即为每一个 query 中出现于文本的特征项相关性得分设置一个下界。...此时，不论文本多长，某个搜索特征项至少贡献了一个正的常数相关性得分。
本文主要介绍QQ浏览器搜索相关性团队，在相关性系统、算法方面的实践经历，特别是在QQ浏览器·搜索、搜狗搜索两个大型系统融合过程中，在系统融合、算法融合、算法突破方面的一些实践经验，希望对搜索算法、以及相关领域内的同学有所帮助及启发...以相关性视角来看，我们大致经历了以下几个改造时期 A、1.0时代，群雄割据 -> 三国争霸 从相关性的视角看，面临最大的难题是两套系统相关性得分不可比的问题。...相关性精算服务：新的相关性精算服务，定位于精算旁路系统，为搜索精排阶段提供高级相关性得分，服务内部可以高速并行获取Doc正排，进行精细化的相关性特征计算、GPU计算、模型预测等。...HighLevel获取的存储和带宽，这部分正排数据往往是召回层必须的可以兼顾复用。...预训练通过自监督学习，从大规模数据中获得与具体任务无关的预训练模型。那么，在搜索领域下，如何将预训练语言模型，与搜索语料更好的结合，是我们团队一直在探索的方向。
以相关性视角来看，我们大致经历了以下几个改造时期 1）1.0时代，群雄割据->三国争霸 从相关性的视角看，面临最大的难题是两套系统相关性得分不可比的问题。...相关性精算服务：新的相关性精算服务，定位于精算旁路系统，为搜索精排阶段提供高级相关性得分，服务内部可以高速并行获取Doc正排，进行精细化的相关性特征计算、GPU计算、模型预测等。...HighLevel获取的存储和带宽，这部分正排数据往往是召回层必须的可以兼顾复用。...预训练通过自监督学习，从大规模数据中获得与具体任务无关的预训练模型。那么，在搜索领域下，如何将预训练语言模型，与搜索语料更好的结合，是我们团队一直在探索的方向。...Query中的每一个Term分别与Doc中的所有的Term交互，将相似度离散到直方图上，通过MLP，以及Q中的Term Gating Network产出得分；其中Term Gating尝试了两种方式，分别是单层
一旦将查询映射到类别空间向量 q「c」，我们就可以获取每个图像与类别空间向量的余弦相似度，以获取图像的最终相关性分数 s=q「c」j「c」。...此函数应用在一组图像上也可以表示为一个向量矩阵乘法 s=q「c」J，其中 J 的每一列是一张图像的分类器输出向量 j「c」，s 是所有图像的相关性得分向量。...对于基于文本的搜索，一些配方文件的索引内容可能是这样的： 在基于文本的搜索中搜索索引内容 如果用户搜索“白葡萄酒（white wine）”，我们将在倒排索引中查找两个词，发现 doc_1 和 doc_2...C 是对所有用户都相同的固定矩阵，因此我们可以将其保存在内存中。 对于每个在 q「c」中具有非零条目的类别，从倒排索引中获取发布列表。...我们将图像内容搜索（用于一般图像）、基于 OCR 的对文档图像的搜索以及对文本文档的全文本搜索结合在一起，这样这些用户的大部分文件都可以通过基于内容的搜索获取。 视频搜索？
相关性搜索：借助 Solr 和 Elasticsearch 实现，基于规则文本分词实现千人一面，对词典和现有知识依赖较高。...2.2 召回 目的：提升搜索效率、挖掘潜在相关商品。 召回模块需要尽可能多的召回商品，除结合文本相关性之外，通常还会结合用户行为偏好，热榜高质量商品，向量检索，等多种方式尽可能召回相关商品。...汇总商品质量分、意图分、实体分、文本分，然后通过打分公式，计算汇总每个商品的分数，最终对召回结果取 topN，从而达到从召回结果选取相关度高，质量高，符合关键词意图和实体识别结果，成交效率高的 TopN...文本召回 搜索词与搜索字段域相关性计算（ES multi_fields）。 意图召回 搜索词类目，品牌，人群，性别，属性召回。 实体召回 品牌，类目，标签等召回。...3.2 补充相关性得分 多路召回中的热榜商品召回，离线模型等召回路结果通常是离线计算所得，无法实时匹配关键词及筛选条件，需要经过 Elasticsearch 补充相关性得分，语句如下： { "size"
词汇修剪策略背后的原因我们在之前的文章中已经详细介绍了Elasticsearch中的词汇和语义搜索以及使用向量字段的文本相似性搜索。这些文章深入解释了向量搜索的工作原理。...这导致了一个非常大的析取查询，并且会返回比单个关键词搜索更多的文档——实际上，产生大量结果的查询可能会匹配索引中的大多数或全部文档！文本扩展示例现在，让我们更详细地看一个使用ELSER v2的例子。...这减少了Elasticsearch在执行搜索时的总工作量。我们可以通过识别文本扩展产生的非显著性词汇并将它们从最终查询中移除来实现这一点。...词汇修剪示例非显著性词汇可以定义为满足以下两个标准的词汇：权重/得分非常低，以至于该词汇对原始术语的相关性可能不大。出现的频率远高于大多数词汇，表明它是一个非常常见的词，可能对整体搜索结果的贡献不大。...我们确实观察到在修剪词汇时对相关性有影响；然而，当我们在重新评分块中添加了被修剪的词汇时，相关性接近原始未修剪结果，并且延迟只增加了一个边际。
Ranking 是搜索引擎的核心技术，本文以搜索引擎的 Ranking 技术为切入点，从搜索引擎架构、检索模型、机器学习算法、点击模型、搜索效果评估等方面将达观数据在搜索引擎 Ranking 的构建与优化过程中的一些实践经验与大家做分享...第一阶段，是使用相对简单的常用检索模型对用户 query 从索引中快速检索出 Top-k 候选结果集。...传统检索模型尤其概率模型比较适用于文本内容相关性排序，能够满足快速获取 Top-k 候选结果集的需求。...BM25F 模型相比 BM25 模型考虑了文档不同区域的加权统计，可以获得更好的文本相关性，是目前最优的文本检索模型。 4....在线预测排序系统将待预测结果输入到机器学习得到的排序模型，即可得到结果的相关性得分，进而依据相关性得分得到搜素结果的最终排序。 ? 排序模型的选择直接影响在线预测的效果。
比如我们需要从用户搜索的query“一刀传奇是谁代言的”中获取关键词“一刀传奇”，然后根据关键词“一刀传奇”来匹配广告。...关于文案生成模型相关的介绍可以看下我之前写过的一篇文章《广告行业中那些趣事系列29：基于BERT构建文案生成模型》； 还有关于搜索召回任务，搜索场景下根据query召回app广告的query-app任务中会构建...02 详解关键词提取技术 2.1 关键词提取技术整体流程 关键词提取技术整体来看分成两步，第一步是获取文本的候选词，第二步则是对候选词进行打分。输出的关键词是候选词中得分比较高的。...整体流程如下图所示： 图1 关键词提取整体流程 第一步获取文本的候选词，对于中文场景下最重要的是分词。...因为中英两种语言存在非常大的差异，英文本身的最小粒度是词语，通过空格区分；而中文最小粒度是字，所以获取候选词的前提是需要进行分词，分词之后进一步获取候选词。
离线系统的设计需要靠特征的选择、训练集的标注、MLR方法的选定、确定损失函数、以最小化损失函数为目标进行优化，以获取排序模型的相关参数。...在线预测排序系统将待预测结果输入到机器学习得到的排序模型，即可得到结果的相关性得分，进而依据相关性得分得到搜素结果的最终排序。 ? 图4机器学习排序系统框架 排序模型的选择直接影响在线预测的效果。...综合来说，MLR需要考虑三个方面的特征： 1） 文档本身的静态特征，包括文档的文本特征，如带权重的词向量，文档不同域（主标题、段落标题、描述内容、锚文本、URL链接等）的TF、IDF、BM25和其他语言模型得分...在query与文档的特征工程中，除了从词法上分析，还需要从“被阐述”的词法所“真正想表达”的语义即概念上进行分析提取。...总结 本文从搜索引擎排序的架构、检索模型、机器学习排序模型与算法到搜索效果评估，全面介绍了达观搜索引擎排序实践方面的一些经验。
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。 第一代技术，将互联网网页看作文本，主要采用传统信息检索的方法。...在确定了特征数量后，即可将文档转換为特征向量X,前面说过每个文档会人工标出其相关性得分y.这样每个文档会转換为的形式，即特征向量及其对应的相关性得分，这样就形成了一个具体的训练实例。...通过多个调练实例，就可以采用机器学习技术来对系统进行训练，训练的结果往在是 ―个分类函数或者回归函数，在之后的用户搜索中，就可以用这个分类函数对文档进行打分，形成搜索结果 从目前的研究方法来说...图3展示了一个训练实例：査询Q1对应的搜索结果列表如何转换为文档对的形式，因为从人工标注的相关性得分可以看出，D0C2得分最高，D0C3次之，D0C1得分最低，于是我们可以按照得分大小顺序关系得到3个如图...对于某个评分函数F来说，对3个搜索结果文档的相关性打分，得到3个不同的相关度得分F(A)、 F(B)和F(C)， 根据这3个得分就可以计算6种排列组合情况各自的概率值。
(a) 文本误匹配示例 (b) 语义偏移示例 图1 点评搜索相关性问题示例 基于字面匹配的相关性方法无法有效应对上述问题，为了解决搜索列表中的各类不符合用户意图的不相关问题，需要更准确地刻画搜索词与商户的深度语义相关性...如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算：大众点评搜索场景中的文本信息与通用的预训练模型语料信息有一定差异，例如通用语义场景下“开心”和“高兴”同义，但在点评搜索的场景下“开心烧烤”和“高兴烧烤”却是两家完全不同的品牌...为了获取最全面的POI表征，一种方案是不抽取关键词，直接将商户的所有字段拼接到模型输入中，但是这种方式会因为模型输入长度过长而严重影响线上性能，且大量冗余信息也会影响模型表现。...3.3.2 应用链路性能优化 图9 相关性模型在点评搜索链路中的应用 相关性模型在搜索链路中的应用如上图9所示，通过引入前置黄金规则、将相关性计算与核心排序层并行化来优化整体搜索链路中的性能。...在黄金规则层中利用文本匹配特征对Query和POI进行判断，例如，若搜索词跟商户名完全一致，则通过黄金规则层直接输出“相关”的判定，而无需通过相关性模型计算相关分。
计算字面相关性 计算字面相关性主要是根据文本的匹配度，这里包括匹配的字数、匹配的比例等。这种方法可以从字面理解用户搜索query，但是存在以下两个缺点： 词义局限：没有办法解决同义词和多义词的问题。...预训练通过无监督的方式学习海量文本从而获取丰富的语言学知识；得到预训练网络后可以方便的应用到下游的实际任务中。...这里其实就是根据业务场景获取query和doc的关联，然后将这种关联在模型训练时进行充分的交互匹配，从而获得更好的文本表示。...对于这个问题我以前以为通过对比query-docA和query-docB的得分高低来区分，但是实际情况是不一定得分高的就更适合排在前面。...对照组是当前未做任何优化的排序模型，各优化策略带来的效果提升如下表所示： 表2 各优化策略带来的效果提升 从表中可以看出上述优化策略都一定程度上提升了搜索排序模型的效果。
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。...1 号记录命中 2 次， A、B 中都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 1 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/2 个词=1 2 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且...2 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67 3 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ，而且 3 号记录有 2 个词，相关性得分：2 次/3 个词= 0.67...查询 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录，并给出相关性得分。...( 影响相关性得分 ) must_not: 必须不满足 must_not 的条件。 ( 不影响相关性得分 ) should: 如果满足 should 条件，则可以提高得分。
同时，美团搜索是典型的多模态搜索引擎，召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战。...其中，正样本为训练集（Train）中的原始数据，负样本通过替换正样本中的Query字段产生，替换的Query是按照一定策略从训练集（Train）中获取。...4.3 模型融合和后处理 经过上述的模型构建、训练以及预测，本方案共得到了4个样本对相关性得分的文件。...作为每一个样本对的最终相关性得分，各模型按照LXMERT、ImageBERT A、ImageBERT B、ImageBERT A'的顺序的权值为0.3:0.2:0.3:0.2，各模型的权重利用网格搜索的方式确定...（2）在得到所有Query-Image样本对的相关性得分之后，接下来对Query所对应的多张候选图片进行排序。
总的来说，MARGE的训练过程很简单，第一步是对目前文档x，使用一个提取模型从语料库中提取若干相关文档z，每个相关文档和目标文档都有一个相关性得分。...第二步是基于所有提取的相关文档和它们的相关性得分，使用一个重构模型，恢复目标文档x。整个流程简单粗暴，但又行之有效。 ?...文档相关性得分 由于MARGE涉及到两个文档之间的相关性，所以先来介绍如何计算文档相关性得分。本文使用一个共享的编码器g计算两篇文档的余弦，把余弦值作为它们的相关性，即： ?...,zM，和它们与目标文档x之间的相关性得分了，重构模型做的就是基于相关文档和相关性得分，重构目标文档，即优化下式： ? 注意到前面对i的求和，这是因为模型的训练是以批量进行的。...由于相关性得分是一个标量，如何引入到Transformer中是一个问题。本文提出把它加到自注意力计算中，即： ?
"_score" - 文档的相关性得分（使用match_all时不适用） "_source": 包含文档的实际数据。在这个示例中，包含了账户信息，如账号号码、余额、姓名、年龄、性别、地址等。..."sort" - 文档的排序位置（不按相关性得分排序时） 这个响应示例表明批量导入操作成功，共导入了1000个文档，并提供了匹配的文档详细信息。这些信息可用于后续的搜索和分析操作。..."Holmes Lane": 要匹配的文本内容，这里是"Holmes Lane"。查询将在"address"字段中查找包含"Holmes Lane"的文本。...以下是它们的主要区别： 目的： Query（查询）：主要用于筛选和排序文档以匹配搜索查询，以便找到相关性最高的文档。查询条件会计算文档的相关性得分，然后对文档进行排序，以使最相关的文档排在前面。...结果处理方式： Query（查询）：查询结果会包括文档的相关性得分，文档按照相关性排序。查询条件用于找到最相关的文档，通常用于全文搜索等情况。
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