这就是前Answers.com首席执行官David Karandish创立了Jane.ai的原因，这是一个可以从云存储提供商，团队等索引数据的人工智能平台。 Jane.ai允许员工使用会话语言搜索其语料库，该公司用筹集的840万美元资金建立了平台。 “我们通过消除搜索基本工作信息所浪费的时间和精力，使日常工作更加高效，”Karandish在一份声明中说。 前面提到的后端挖掘信息来自电子邮件和日历应用，如Gmail和Exchange，客户关系管理（CRM）软件，如Salesforce和Oracle的NetSuite，健康信息和资源服务（HIRS），如ADP 和Sage，像Zendesk和ServiceNow这样的服务桌面平台，以及Box和OneDrive这样的云驱动提供商。 公司在新闻稿中指出，“我们每天都会遇到必须用各种应用程序却深受其产生的大量信息困扰的公司。
倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。假定我们有3个文档：
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前言 布尔检索指对文档集进行布尔运算。 要实现布尔检索，关键在于建立倒排索引和求N个集合的交集，并集。在这里，首先实现两个集合的交并集简易算法。 求交集并集 要布尔检索，首先要求两个集合的交集或并集。
前段时间，因为一些原因，所以需要对这个汤圆创作的小说进行检索，于是写了几行python代码解析了一下搜索出来的结果的信息。
信息检索(IR)的核心是从大规模资源中识别相关信息，并将其作为排名列表返回，以响应用户的信息需求。 近年来，深度学习的复兴极大地推进了这一领域，并导致了一个名为NeuIR的热门话题（即神经信息检索），特别是训练前方法(PTMs)的范式。 在本调查中，我们概述了ῠ在红外系统的不同组件中的应用，包括检索组件、重新排序组件和其他组件。此外，我们还介绍了专门为红外线设计的PTMs，并总结了可用的数据集和基准排行榜。 信息检索的预前方法.pdf
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。
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。 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。 信息检索技术还可以进行半结构化搜索，如寻找标题含有Java，正文中含有threading的文档。 信息检索领域还包括帮助用户浏览，过滤文档集，以及对检索结果进行再处理。 个人信息检索(personal information retrieval)：近年来，个人电脑操作系统开始集成信息检索系统。 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。
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。
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。
'pig'); (4)选择特殊列：select name,birth from pet; 找出谁拥有宠物，使用这个查询：select owner from pet; 请注意该查询只是简单地检索每个记录的 为了使输出减到最少，增加关键字DISTINCT检索出每个唯一的输出记录：select distinct owner from pet; 可以使用一个WHERE子句结合行选择与列选择。
大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能，那么这个平台到底是个什么概念，怎么搭建，怎么使用呢? kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据，相当于提供了ES的可视化操作管理器。 这个配置文件大家仔细看一下，里面有很多重要的默认配置信息。
在各种情况下，对私人信息检索 (PIR) 问题的信息理论公式进行了研究。 对称私有信息检索 (SPIR) 是一种变体，在这种变体中，用户能够从 非共存的复制数据库中私自检索 信息中的一个，而不知道其余 信息的任何信息。 在本文中，我们研究了是否可以通过放宽用户和数据库的隐私定义来增加 SPIR 的信息理论容量（相当于最小下载成本的倒数）。这种放宽与隐私可以换取通信效率的应用有关。 对于 DB 隐私，我们通过一个非负常数 的函数来约束不希望的消息、查询和答案之间的相互信息。我们提出了一种通用的 AL-PIR 方案，实现了对任意 和 的最优下载成本的上界。 Attia, Ravi Tandon, Loukas Lazos 原文地址：https://arxiv.org/abs/2006.03048 非对称泄露下的私人信息检索（CS IT）.pdf
Oracle中如果需要知道一条SQL是谁执行的，可以通过v$sql的parsing_schema_name字段得到登录的schema名称，相当于SQL和会话登录信息是有绑定的。 如下SQL，可以找到当前SQL Server跑过的SQL，但是没用户信息， SELECT p.refcounts, p.usecounts, sqltext.text FROM sys.dm_exec_cached_plans view=sql-server-ver15 但是能和sys.dm_exec_sql_text关联起来的只有database_id，如下得到的应该是个笛卡尔积，并未将SQL和login_name用户的信息关联起来 [sql_handle]) AS qt ORDER BY request_session_id , resource_database_id DESC 他可以找到当前正在执行的SQL和会话的信息，单从内容上 无论从监控粒度，还是数据统计的角度，SQL和用户信息关联检索还是有用的，可以做到更精细的控制，不太清楚为什么微软官方没给出这样的设计，或者有其他隐藏的功能？
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2. 检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。 依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量<query,document>相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document 基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。 其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。
2.进入搜索页面，输入“关键字”进行检索 ? 2.如输入“委外”，搜索结果如图： ? ? ? 可以看出微信公众号内的检索范围是文章标题或内容只要包含搜索的“关键字”，都会被搜出来，也可以调整搜索范围或对文章进行排序。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4. 此外一个常见的做法是，用一个embedding去表示query（因为query通常较短、意思集中），用多个embedding去捕捉document的不同子空间的信息。 所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。 exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。 ，对 L层 都计算相似度矩阵： S_{Q, D} \in \mathbb{R}^{L \times|Q| \times|D|} 然后对相似度矩阵采用DRMM或者KNRM的方法来提取交互信息。
信息检索系统的评价是信息检索研究者的一个重要课题，主要针对一般人群。儿童需要独特的IRS，并且需要通过扩展不同的方式来评估这些系统，然而作为使用IRS的庞大人群，在评估方面基本上被忽视。 原文作者：Ashlee Milton, Maria Soledad Pera 原文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12992 关于儿童信息检索系统的评价（CS IR）.pdf
需求场景：需要找到源码中指定的某些包含客户信息的字段。 版本1: 检索一个关键字，包含的则输出到控制台。 subdirList, fileList in os.walk(rootDir): for fname in fileList: scan_file(fname, dirName) 版本2：检索多个关键字
神经信息检索模型有望在现代搜索引擎中取代词汇匹配模型，例如BM25。 神经信息检索中的词法匹配研究.pdf
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