)，之后将两个分数相加获得了文档1和用户查询的相似性得分: IDF=2, TF=2 , Score=4。...2) 随后搜索系统开始处理文档2， 因为文档2只在"技术"这个词汇的倒排列表中，所以 根据相应的TF和IDF计算相似性后，即可得出文挡2和用户查询的相似性得分。...3）当"搜索引擎"这个单词 的所有文档都计算完毕后，开始计算"技术"这个单词的相似性得分，对于文档1来说，同样 地，根据TF和IDF等参数计算文档1和"技术"这个单词的相似性得分，之后查找哈希表， 发现文档...1已经存在得分（"搜索引擎"这个单词和文档1的相似性得分)，则将哈希表对应的 得分和刚刚计算出的得分相加作为最终得分，并更新哈希表中文档1对应的得分分值，获得了 文档1和用户查询最终的相似性得分，...5）当全部计算完毕时，哈希表中存储了每个文档和用户査询的最终相似性得化排序后输出得分 最高的K个文档作为搜索结果。
分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document...文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。...（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。...分片包括主分片和副分片，主分片是副分片的拷贝。主分片和副分片地工作基本没有大的区别。 在索引中全文搜索，然后会查询到每个分片，将每个分配的结果进行全局地收集处理，并返回。...说明，这里无法提高性能，因为每个分片获得的资源会变少。
Keybert主要通过Bert获取文档和候选词的embedding，然后使用余弦相似度计算得到文档中最相似的候选词作为关键词。...n-gram词或者关键词作为候选词，这里可以是sklearn中的CountVectorizer或者Tfidf等方法； 图4 使用词嵌入模型CountVectorizer提取候选词 第三步，计算文档和候选词的余弦相似度...图5 使用余弦相似度找到最能表示文档的关键词 2.3 Keybert如何解决多样性问题 了解了Keybert提取关键词的流程后，下面通过一个实际的例子查看Keybert抽取效果，同时了解下作者是如何解决多样性问题...虽然使用3-gram词组相比于单个词来说更能代表关键词，但是存在的问题是词组之间十分相似。...MMR的核心思想是找到和文档Q最相似同时和其他候选关键词Dj最不相似的候选词Di作为关键词。
对于某个新的查询Q和文档D，系统首先获得其文档D对应的3个特 I特征值，之后利用学习到的参数组合计算两者得分，当得分大于设定的闽值，即可判断文档是相关文档，否则判断为不相关文档。 4....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...，但是从査询的角度，两个査询对应的准确率 分别为：96%和20%,两者平均为58%,与纯粹从文档对判断的准确率相差甚远，这对如何继续调优机器学习系统会带来困扰。...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。...上述例子只是描述了对于单个训练实例如何通过训练找到最优函数，事实上我们有K 个训练实例，虽然如此，其训练过程与上述说明是类似的，可以认为存在一个虚拟的最优 评分函数g (实际上是人工打分），训练过程就是在所有训练实例基础上
机器之心报道 编辑：陈萍 Gecko 是一种通用的文本嵌入模型，可用于训练包括文档检索、语义相似度和分类等各种任务。...在语义表示上，文本嵌入模型将文本转换为高维向量空间中的向量表示，其中语义上相似的文本在向量空间中距离较近，从而捕捉了文本的语义信息，这种表示有助于计算机更好地理解和处理自然语言；在文本相似度计算上，基于文本嵌入的向量表示...，可以轻松地计算文本之间的相似度，从而支持各种应用，如信息检索、问答系统和推荐系统；在信息检索上，文本嵌入模型可以用于改善信息检索系统，通过将查询与文档嵌入进行比较，找到最相关的文档或段落；在文本分类和聚类上...具有 768 个嵌入维度的 Gecko 的平均得分为 66.31，在与 7 倍大的模型和 5 倍高维嵌入进行比较时，取得了相竞争的结果。...从结果可以发现使用 LLM 选择的最相关段落总是优于使用原始段落。表 5 也说明了这种情况经常发生。 FRet 提供了对多种任务的查询结果，包括问答、搜索结果、事实检查和句子相似度。
在语义表示上，文本嵌入模型将文本转换为高维向量空间中的向量表示，其中语义上相似的文本在向量空间中距离较近，从而捕捉了文本的语义信息，这种表示有助于计算机更好地理解和处理自然语言；在文本相似度计算上，基于文本嵌入的向量表示...，可以轻松地计算文本之间的相似度，从而支持各种应用，如信息检索、问答系统和推荐系统；在信息检索上，文本嵌入模型可以用于改善信息检索系统，通过将查询与文档嵌入进行比较，找到最相关的文档或段落；在文本分类和聚类上...具有 768 个嵌入维度的 Gecko 的平均得分为 66.31，在与 7 倍大的模型和 5 倍高维嵌入进行比较时，取得了相竞争的结果。...接下来，研究者从 Web 上抓取标题 - 正文文本对，这些文本对可以从网站上获得。 对大量无监督文本对进行预微调已被证明可以提高小型双编码器在各种下游任务中的性能，包括文档检索和语义相似性 。...从结果可以发现使用 LLM 选择的最相关段落总是优于使用原始段落。表 5 也说明了这种情况经常发生。 FRet 提供了对多种任务的查询结果，包括问答、搜索结果、事实检查和句子相似度。
之后，再使用 Milvus 检索出与上一步中得到的文档相似的若干文档。 Anserini Anserini 是基于 Lucene 构建的一个开源信息检索工具，用于信息检索的实践和研究。...接收到用户的向量搜索请求后，返回与输入向量相似的结果。 | 实现 本项目检索过程可以分为 Anserini Retrieval 和 Milvus Search 两个部分。...Anserini Retrieval 本项目中，首先使用 Anserini 在经过预构建索引的 lucene-index-cord19-paragraph 索引文件中，检索与查询语句相似的文档。...将每篇文章中的句子与查询语句作比较，取出每篇文章中相似度得分最高的前 N 个句子；根据这 N 个句子的总得分重新评估每篇文章与查询语句的相似程度，得出最后的排序结果。...本项目使用了欧氏距离来计算向量相似度，检索出相似度前 100 的向量。最后根据查找到的相似向量返回其对应的文章。
而github上已有的bm25相关package都是低速版本，我的版本是有倒排索引来加速计算bm25得分的。因此今天把自己的库发到pypi了。过程相当顺利，没有审查，几分钟就制作好了。...使用方法 pip install fastbm25 关于如何把自己的包发到pypi，我是参考了这个帖子。 如何发布自己的 python 包？...（利用倒排索引加速的bm25文本匹配算法，从一堆数据中寻找最相似的文本） 使用方法 1 从文档库中寻找k个最相似的文档; 如果是英文的话需要先分词 from fastbm25 import fastbm25...', 2, -0.06000000000000001)] 对于中文输入不用分词，可以使用这个方法 from fastbm25 import fastbm25 corpus = [ "张三考上了清华...，计算任意两个文档之间的相似度；（这两个文档不必事先出现在文档库中） from fastbm25 import fastbm25 corpus = [ "How are you !"
Solr会通过以下四个步骤对内容和查询进行文本分析： 确定文本相似的词 理解并匹配同义词 移除a、the、of这类不重要的词 基于内容与查询词的匹配程度来计算得分，并按照得分排序，确保最佳结果排在前面。...它会计算每个文档的相关度得分，并从最高分到最低分对搜索结果进行排序。本节介绍相关度得分的计算方法及影响得分的因素。 默认相似度 solr的相关度得分是基于Similarity类的。...Similarity是一个java类，它根据给定查询了搜索结果相关度得分的计算方法。 此类通过两段式检索来计算相似度。首先，使用布尔模型过滤出不符合用户查询的所有文档。...然后，使用向量空间模型通过计算和绘制将查询和文档转换为向量，在此基础上计算相似度得分。 ?...词项向量的余弦相似度 给定查询（q）和文档（d），查询对应的文档相似度的得分计算如下所示： Score(q,d) = ∑ ( tf(t in d) • idf(t)^2 • t.getBoost()
在实践中，无论是搜索问题，还是文本问题，如何找到相似的文本都是一个常见的场景，但TFIDF文本相似度计算用多了，年轻人往往会不记得曾经的经典。...毕业快4年了，最近准备梳理一下《我毕业这4年》，在整理文档时看到了好久之前的一个比赛，想起了当时TFIDF、BERT的方案都没在指标上赢过BM25的情景，本文作为“炼丹秘术”系列的第7期，我们来聊一聊相似文本搜索的相关知识点...什么是BM25 BM25是信息索引领域用来计算Query与文档相似度得分的经典算法，不同于TFIDF，BM25的公式主要由三个部分组成： 对Query进行语素解析，生成语素qi； 对于每个搜索结果...公式如下： 其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素，d表示一个搜索结果文档，Wi表示语速qi的权重，R(qi,d)表示语素qi与文档d的相关性得分。...既然如此，那我们不如换一个思路来思考这个问题，“对描述段落匹配三篇最相关的论文”，其实最简单的实现方式是计算描述段落和论文库里所有论文的相似度，找出最相似的即可。
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。...让我们来看一个简单的例子，比较各候选句子哪句和原句语义更相近 原句：“车头如何放置车牌” 比较句1：“前牌照怎么装” 比较句2：“如何办理北京车牌” 比较句3：“后牌照怎么装” 使用文本匹配（这里使用SimNet...二者间存在一定的语义相关性，所以SimNet给出了介于比较句1和比较句2之间的相似度得分，为0.697181。...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。...训练阶段采用上图所示的 pair-wise RankingLoss框架，以网页搜索任务为例，假设搜索查询文本为 Q，相关的一篇文档为 D+，不相关的一篇文档为 D-，二者经过 SimNet 网络得到的和
文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。...Spring Data 基于 Spring 为数据访问提供一种相似且一致性的编程模型，并保存底层数据存储的。...相对来说，使用 HTTP Client 调用也很简单。...但 spring-data-elasticsearch 可以更快的支持构建在 Spring 应用上，比如在 application.properties 配置 ES 节点信息和 spring-boot-starter-data-elasticsearch...依赖，直接在 Spring Boot 应用上使用。
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。...建立一个指数并衡量相关性 检索相关文档最简单的方法是测量查询向量和数据库中每个文档向量之间的余弦相似度，然后返回得分最高的那些。不幸的是，这在实践中非常缓慢。...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!
Word2vec 为字典中的每个单词分配一个向量，这样含义相似的单词将具有彼此接近的向量。这些向量位于 d 维词向量空间中，其中 d 一般有几百之多。...然后定义 m̂【i】=q「w」·c【i】「w」，即查询向量和第 i 个类别向量之间的余弦相似度。介于 -1 和 1 之间的分数表示查询词与类别名称的匹配程度。...我们发现，这种架构和数据集以合理的成本提供了良好的准确度，因为我们要为 Dropbox 如此大规模的客户群提供服务，所以这非常重要。 我们使用 TensorFlow 训练和运行模型。...我们使用预训练的 ConceptNet Numberbatch 词向量。它们提供了良好的结果，并且对我们而言很重要的是它们支持多种语言，对于具有相似含义的不同语种的单词返回相似的向量。...找到所有可能要返回的文档后，我们在前向索引中查找它们，并使用那里的信息对它们进行排名和过滤。在本例中，我们可能让 doc_1 的排名高于 doc_2，因为这两个词彼此相邻。
因此，我们需要快速的数据库相似性搜索工具。目前世界上广泛使用的就是 BLAST。它可以在尽可能准确的前提下，快速的从数据库中找到跟某一条序列相似的序列。...每条序列都有一个匹配得分和覆盖度。这两项决定了第二部分彩图中每条线的颜色和长短。除了匹配得分和覆盖度，表中还列出了其他指标。尤为重要的是 E-value。E-value 也叫做期望值或 E值。...BLAST 牺牲掉的准确度对高度相似的序列，也就是亲缘关系近的序列构成不了威胁，不会把它们落掉，但是对于那些只有一点点相似，也就是远源的序列，就有点麻烦了，它们很有可能被丢掉而没有被BLAST发现。...（二）、NCBI PSI-BLAST 为了提高速度，标准 BLAST 牺牲了一定的准确度，牺牲掉的准确度对高度相似的序列，也就是亲缘关系近的序列构成不了威胁，不会把它们落掉，但是对于那些只有一点点相似，...此外，PHI-BLAST 可以和PSI-BLAST 联合使用，以找到更多符合模式的远房亲戚们。 ?
spring-data-elasticsearch 中 Operations 和 Repository 相关技术的使用。...如何在 Spring Boot 项目中引入 spring-data-elasticsearch。 ElasticSearch的使用场景和相关技术 搜索功能不仅在互联网项目中需要，在企业级项目中也需要。...在通用型搜索引擎出现之前，通常实现搜索功能的方式是关系型数据库的模糊查询，但是使用模糊查询具有效率低、响应速度慢、不支持匹配度排序等缺陷。因此，在项目中引入搜索引擎就成了实现搜索功能的不二之选。...在 spring-data-elasticsearch 的 4.2.3 版本中，IndexOperations 中定义了操作 Index 的方法，对应 ElasticSearch 官方文档的 Index...接口 SearchOperations 中定义了搜索和聚合索引的相关操作，对应 ElasticSearch 官方文档的 Search APIs 部分，具体方法列举在表 6.3 中。
对于某个新的查询Q和文档D，系统首先获得其文档D对应的3个特征值，之后利用学习到的参数组合计算两者得分，当得分大于设定的阈值，即可判断文档是相关文档，否则判断为不相关文档。...B 和C 3个文档，搜索引擎要对搜索结果排序，而这3个文档的顺序共有6种排列组合方式: ABC, ACB, BAG, BCA, CAB和CBA, 而每种排列组合都是一种可能的搜索结果排序方法。...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。...上述例子只是描述了对于单个训练实例如何通过训练找到最优函数，事实上我们有K个训练实例，虽然如此，其训练过程与上述说明是类似的，可以认为存在一个虚拟的最优评分函数g (实际上是人工打分），训练过程就是在所有训练实例基础上...如何构造pair对？ xgboost/src/objective/rank_obj.cc,75行开始构造pair对。如上理论所说，每条文档移动的方向和趋势取决于其他所有与之 label 不同的文档。
一、ES打分机制 确定文档和查询有多么相关的过程被称为打分（scoring）。 1. TF-IDF Lucene及其扩展ES默认使用TF-IDF算法计算文档得分。...显然词条的词频越高，得分越高；相似地，索引中词条越罕见，逆文档频率越高。调和因子考虑了搜索过多少文档以及发现了多少词条。查询标准化是视图让不同查询的结果具有可比性。 2....based），即IB相似度 LM Dirichlet相似度 LM Jelinek Mercer相似度 二、boosting boosting是一个可以用来修改文档相关性的程序。...，从而了解为什么一篇文档获得了特定的得分，为什么一篇文档无法和某个查询匹配。...第二种得分合并的设置控制了原始查询的得分和函数得分是如何合并的。如果没有指定，新的得分是原始得分和函数得分相乘。用户可以将其设置为sum、avg、max、min或replace。
在得到了文档和查询语句的向量表示后，就可以通过计算它们之间的相似度，来实现文本的匹配和检索，这可以通过一些相似度度量来实现，比如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。...注意，这里可以是和多个向量字段进行相似性计算，最终合并结果，并且一个文档可能会有多个分块，分块的向量相似性得分需要加权以比较文档的总体得分 向量搜索有以下几个优势： 它可以处理自然语言中的复杂和模糊的表达方式...混合搜索的原理和优势如下： 混合搜索的原理是，首先使用双路召回的方式对用户的查询进行检索。分别对查询语句和文档进行向量化和相似度计算以及基于分词的全文检索。...混合搜索需要同时使用向量检索和关键词检索的方法，这会增加系统的资源消耗和复杂度，也会增加系统的设计和维护的成本和难度。 一些向量检索和关键词检索的不一致性和冲突性。...在使用了RRF之后，结果不再包含相关性的得分，而是根据多路召回中文档的排名进行融合： 对搜索条件进行过滤 除了排序之外，过滤也是混合搜索或者向量检索中一个非常重要的能力，排除一些不符合条件的文档，既能够让我们的查询更高效
在得到了文档和查询语句的向量表示后，就可以通过计算它们之间的相似度，来实现文本的匹配和检索，这可以通过一些相似度度量来实现，比如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。...注意，这里可以是和多个向量字段进行相似性计算，最终合并结果，并且一个文档可能会有多个分块，分块的向量相似性得分需要加权以比较文档的总体得分。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性。...混合搜索的原理和优势如下： 混合搜索的原理是，首先使用双路召回的方式对用户的查询进行检索。分别对查询语句和文档进行向量化和相似度计算以及基于分词的全文检索。...在使用了RRF之后，结果不再包含相关性的得分，而是根据多路召回中文档的排名进行融合： 图七 四、对搜索条件进行过滤 除了排序之外，过滤也是混合搜索或者向量检索中一个非常重要的能力，排除一些不符合条件的文档
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