FID 从原始图像的计算机视觉特征的统计方面的相似度来衡量两组图像的相似度，这种视觉特征是使用 Inception v3 图像分类模型计算的得到的。...分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似，FID 在最佳情况下的得分为 0.0，表示两组图像相同。...何为 FID？ Frechet Inception 距离（FID）是评估生成图像质量的度量标准，专门用于评估生成对抗网络的性能。...为了评估 GAN 在图像生成任务中的性能，我们引入了「Frechet Inception Distance」（FID），它能比 Inception 分数更好地计算生成图像与真实图像的相似性。...该分数的提出者表明，当应用系统失真（如加入随机噪声和模糊）时，FID 越低，图像质量越好。 ? 图像失真程度的提高与高 FID 分数之间的关系。 如何计算 Frechet Inception 距离？
输入是来自两种不同语言的两个句子集，对于来自第一个句子集的句子，找到在第二个子集中最匹配的句子。模型将句子编码成向量后用余弦相似度来寻找最相似的句子对。...每个查询语句的分数都被计算并平均所有查询语句的分数。指标有平均 M R R @ k MRR@kMRR@k和MAP(主要指标) Retrieval ：找到相关文档。...模型编码所有查询语句和语料文档之后计算余弦相似度，对每一个查询语句的结果排序后计算k的多个取值所对应的nDCG@k, MRR@k, MAP@k, precision@k , recall@k。...主要指标是基于余弦相似度的Spearma Summarization ：评估机器生成的摘要。包括一个手写摘要和机器生成摘要数据集，目标是给机器生成摘要打分。...模型编码所有摘要，然后对于每一个机器生成摘要向量，计算其与所有手写摘要向量的距离，将相似度最大的分数作为单个机器生成摘要的分数，接下来与基准比较计算Pearson和Spearman相关性。
表示一个候选句子与文档其他句子相似度的均值，在一定程度上表现了一个句子在整个文档中的重要性。除此之外，这个 ?...表示节点i和j之间的边权重，即两个句子之间的相似度。默认任意两个句子都是相连的。...假设当前i=1，j=2,等式右侧第二部分中，分母表示句子2与所有句子的相似度的和，分子表示句子1与句子2的相似度，再乘上句子2的权重，得到句子2的一个分数。...设计合适的句子相似度算法，可以提升摘要抽取的质量。在TextRank4Zh中，默认的句子相似度计算方式如下： ? 该方法采用简单的词元的重合度匹配来计算两个句子的相似度。...改进地方很多，大致分为以下两个方面： 采用多样化的句子相似度计算。如LexRank中的方法，对每个句子采用词元的tfidf相关特征，得到句子的特征表示，然后采用余弦相似度，得到两个句子的相似度。
TF-IDF是一种统计方法，通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词在文档中的重要性。词嵌入则通过神经网络模型将词转化为低维向量，如Word2Vec、GloVe等。...常用的相似度计算方法包括： 余弦相似度：余弦相似度计算两个向量之间的夹角余弦值，衡量向量之间的相似程度。余弦相似度范围在-1, 1之间，值越接近1表示相似度越高。...欧氏距离：欧氏距离计算两个向量之间的直线距离，衡量向量之间的差异程度。欧氏距离越小表示相似度越高。 点积相似度：点积相似度通过计算两个向量的点积衡量相似程度，值越大表示相似度越高。...用户特征向量生成 根据用户浏览的文章，计算用户特征向量。 相似度计算与推荐生成 计算文章与用户特征向量之间的相似度，生成推荐。...相似度计算与推荐生成：计算用户特征向量与所有文章特征向量之间的余弦相似度，选取相似度最高的若干文章推荐给用户。
基于表示的模型分别给查询和文档学习一个特征表示，然后内积等方式计算两个表示的距离做为相关性得分，如DSSM。...基于交互的模型主要刻画文档和查询之间的交互，即先计算一个由相似度组成的交互矩阵，然后从交互矩阵中以不同方式提取出用利于分析相关性的特征。...如基于表示的这类，使用Transformer-based的模型分别学习文档和查询的表示，然后计算这两个表示的相似度来表示相关性等等。...而基于交互的方式，可以将文档和查询一起输入到Transformer-based模型上，以输出的[CLS]经过一个前馈网络获取相关度分数。...分为两个流派，判别式模型和生成式模型。
---- 在我关于这个项目的第一篇博客文章中，我回顾了我是如何为这个项目收集数据的。数据是烹饪食谱和相应的配料。从那以后，我添加了更多的食谱，所以我们现在总共有4647个。...首先对数据集进行清理和解析，然后从数据中提取数字特征，在此基础上应用相似度函数来寻找已知食谱的配料与最终用户给出的配料之间的相似度。最后根据相似度得分，得到最佳推荐食谱。...为了度量文档之间的相似性，我使用了余弦相似性。我也尝试过使用Spacy和KNN，但是余弦相似性在性能（和易用性）方面获得了胜利。 从数学上讲，余弦相似性度量两个向量之间夹角的余弦。...我选择使用这种相似性度量，即使两个相似的文档以欧几里德距离相距甚远（由于文档的大小），它们可能仍然朝向更近的方向。...在余弦相似性中，角度越小，余弦相似度越高：所以我们试图最大化这个分数。
3、计算术语分数——上一步的特征与人造方程组合成一个单一的分数。 4、生成 n-gram 并计算关键字分数——该算法识别所有有效的 n-gram。...它保留了更相关的那个（分数较低的那个）。使用 Levenshtein 相似度、Jaro-Winkler 相似度或序列匹配器计算相似度。最后，关键字列表根据它们的分数进行排序。...如果两个顶点出现在文本中的 N 个单词的窗口内，则它们与一条边相连（根据作者的实验，最佳表现 N 为 2）。该图是无向和未加权的。 3、图排序——每个顶点的分数设置为1，在图上运行排序算法。...建议使用词度或度数与频率之比。从这两个角度来看，排名将有利于较短的关键字。 4、候选关键词得分——每个候选关键词的得分为其成员词得分之和。 5、相邻关键词——候选关键词不包括停用词。...他们将文档和候选关键字嵌入到相同的嵌入空间中，并测量文档和关键字嵌入之间的相似度（例如余弦相似度）。他们根据相似度度量选择与文档文本最相似的关键字。
为了删除潜在的不相关信息，我们实施了某些策略，包括最先进的嵌入模型，即 Nomic Embed 计算输入和文档之间的相似度得分。...混合训练 来自相似分布的适当标记文本可能对大模型生成性能的提高做出很大贡献。 在第二阶段，我们建议利用精调的模型为评估数据集生成（伪）答案，然后将它们添加到原始训练集以从头开始微调新模型。...上述混合训练策略的出发点有两个，一方面，它可以被视为对域内未标记数据的知识蒸馏过程，另一方面，因为我们只在a中生成最终目标${a} 伪标记方式， {ai}$仍然是官方注释的，这可能有利于多轮设置。...从语义和词汇的角度来看，我们得出以下两个指标： 嵌入级余弦相似度 我们采用高级文本嵌入模型Nomic Embed 来计算文档与相应问题（或与对话历史记录一起）之间的余弦相似度。...类似地，相关性量化器可以是嵌入级余弦相似度（表示为 emb_a_s）、单词级 ROUGE-L（表示为 word_a_f）和字符级 ROUGE-L（表示为 char_a_f）。
查询词格式化： 把词汇转换成wordID 3) 根据查询词从倒排索引库获取匹配的检索结果 4）根据特定相关度排序算法进行排序，生成最后搜索结果。 当然了，这个流程还会涉及到缓存的过程。...即对已生成的倒排索引，处理其中的数据产生查询结果。 第4步就是相关度排序算法了，由相关检索理论模型来决定。...图3-1是一次一文档的计算机制示意图，为了便于理解，圈中对于两个单词的倒排列表 中的公共文档（文档1和文档4)进行了对齐。...1) 对于文档1来说，因为两个单词的倒排列表中都包含这个文档，所以可以根据各自的TF和IDF等参数计算文档和查询单词的相似性（具体相似性计算有很多种，此处对相似性计算做了简化处理，TF * IDF就是分数...)，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。
我们如何为句子对任务训练完全无监督的模型，从而消除对数据标注的需求呢？...在cross-encoders 中，将两个序列连接起来并一次性发送到句子对模型，该模型通常构建在基于 Transformer 的语言模型（如BERT或RoBERTa ）之上。...然后训练 bi-encoder 以最大化两个几乎相同的编码的相似性。这一步使 PLM进行更好的encoding。...具体来说，我们用 bi-encoder 计算的成对相似度分数标记句子对，并将它们用作构建在新 PLM 之上的 cross-encoder 的训练目标。 步骤 3....基准：句子相似度的最新技术 作者在七个句子文本相似性 (STS) 基准上对转编码器进行了实验。观察到在所有数据集上对以前的无监督句子对模型的显着提升。
为了确保大规模搜索时间短，我们通常使用向量搜索 - 也就是说，我们将文本转换为向量，将它们全部放入向量空间，然后使用相似度度量（如余弦相似度）比较它们与查询向量的接近度。...强大的重排器 Rerank 模型（也称为交叉编码器）是一种模型，给定查询和文档对，它将输出相似度分数。我们使用此分数根据与查询的相关性对文档进行重新排序。...我们使用两个阶段，因为从大型数据集中检索一小组文档比对大型文档进行重新排序要快得多 - 我们将很快讨论为什么会出现这种情况 - 但 TL;DR，重新排序器很慢，而检索器很快。...用余弦相似度（或其他轻量级指标）将查询向量与文档向量进行比较。 使用重新排序器时，我们不会预先计算任何东西。...相反，我们将查询和单个其他文档输入到转换器中，运行整个转换器推理步骤，并输出单个相似度分数。 重新排序器会考虑查询和文档，以在整个转换器推理步骤中产生单个相似度分数。
，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。...每个元组 r）∈D的生成方式如下：查询q根据概率分布P（q）生成，文档d根据条件概率分布P（d∣q）生成，并且相关性r是根据条件概率分布 P（r∣q，d）生成的。...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...query和文档首先映射到潜在空间，然后在潜在空间中进行匹配。两个映射函数指定从query空间和文档空间到潜在空间的映射。...q和d之间的匹配分数定义为映射向量之间的相似性潜在空间中q和d的（表示），即φ（q）和φ’（d）。
然而，现有研究往往更多关注于检索和生成组件的改进，而忽视了文档分块和分割的重要性。...文档分块的粒度和语义在检索阶段的精确度中起着重要作用，而检索到的块中缺乏上下文信息或包含过多不相关信息可能会阻碍语言模型提取准确关键信息的能力，即使检索器的性能很好。...LGMGC框架包含两个主要组件：Logits-Guided Chunker和Multi-Granular Chunker。下面是这两个组件如何协同工作来提高文档分块性能的详细说明： 1....实现：首先，通过递归分块将文档分割成较大的父块（parent chunks），每个父块再递归细分为不同粒度（如θ/2和θ/4词）的子块（child chunks）。...在推理过程中，通过子块（包括父块本身）的最大相似度分数来确定父块的相似度分数，并将得分最高的k个父块传递给LLM合成器以生成响应。
不幸的是，评估生成文本的质量是一个很大的挑战，因为生成文本本质上是开放且包容的。在“搜索”场景中，存在一个“理想”的文档排序，这使得可以通过简单的比较来衡量与理想排序的接近程度。...尽管如此，困惑度也有一些限制，可能会带来挑战。首先，它依赖于模型的信息密度，使得难以比较词汇大小或上下文长度不同的两个模型。还无法在数据集之间比较分数，因为某些评估数据可能本身具有更高的困惑度。...它查看我们想要评估的句子和参考句子，然后通过利用两个句子中 token 的上下文嵌入来比较它们的相似性。最终的分数是最接近 token 对的余弦相似度的加权组合。...BLEURTBLEURT：其基本概念与 BERTScore 非常相似，因为它依赖于基于 Transformer 的模型来评估参考文本和候选文本之间的相似性。然而，BLEURT 的训练包含两个关键增强。...考虑到 BLEU 在许多生成上下文中与人类判断的相关性较低，这种权衡是合理的。简单的相似性基础指标仍然是选择 LLMs 的热门方法（如 Hugging Face leaderboard所见）。
RAG 中的预检索 检索 在最重要的检索步骤中，用户查询被转换为称为嵌入的向量表示，并使用余弦相似度从向量数据库中找到相关块。这会尝试从向量存储中找到高度相关的文档块。...需要注意的是，两个在人类看来可能相同的问题在嵌入空间中可能看起来并不相似。...最常见的模式是将稀疏检索器（如 BM25）与密集检索器（如嵌入相似性）相结合，因为它们的优势是互补的。这也被称为“混合搜索”。...向量相似性搜索中的高分数并不意味着它总是具有最高的相关性。...相关研究总结 RAG 评估方法 评测方法层面，可以检索和生成独立评测，也可以端到端进行评测 RAG 的评估办法很丰富，主要包括三个质量分数：上下文相关度、答案忠实度、答案相关度 评估涉及四项核心能力
图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！...整体了解 Elastic 图像相似度搜索 >> 图片如何创建环境第一步是为您的应用程序创建环境。...JSON 文档中最重要的部分是 ‘image_embedding’，因为其中包含 CLIP 模型所生成的密集矢量。当应用程序搜索图像或相似图像时，会用到这一矢量。...相较于图像搜索的其他传统方式，语义图像搜索具有下列优点：更高的准确度：无须依赖图像的文本元描述，矢量相似度便能捕获上下文和关联。...对图像数据库进行分类：无需担心如何为您的图像编制目录——相似度搜索无须整理图像就能从一堆图像中找到相关的那些。
具体来说，本篇论文的目标是训练轻量级模型来区分LLM生成的语义上与检索到的文本文档不一致的文本。...这项工作的核心是识别和缓解所谓的**“忠实幻觉”（faithfulness hallucination）**，即LLM生成的响应在语义上与提供的上下文不一致的情况 这对于高度敏感的工作环境，如金融机构来说尤为重要...问题定义 论文将问题定义为训练一个轻量级的灰盒判别器，以检测来自RAG系统的LLM生成的句子是否在语义上与检索到的文档集不符。 2....数据集构建 通过改编公开可用的数据集，采样并预处理它们以模拟LLM生成的句子和RAG检索上下文的各种长度。 选择了摘要任务数据集（包括提取式和抽象式）和语义文本相似性任务数据集。 3....包括精确度分数、Unigram困惑度、Bigram困惑度、最大嵌入相似度分数和最大重排器相关性分数。 5.
编码文档上下文，document构图同query类似，用GAT学习完毕之后，还会拼接一些，文档ID d、垂直类型v、先前点击c，排序位置p，一起生成文档上下文表示。...即上图右侧的两个任务小框。最后可以看到模型通过一个组合层，结合吸引力分数和概率来进行用户点击预测。...候选文档的多样性是通过其与所选文档的不同性来衡量的，而忽略了所选文档对查询的意图覆盖范围和候选文档之间的相似性。 总体来说作者认为文档的内容和查询的意图是重要的两个衡量点。...但会各自遇到两大困难： 如何同时考虑内容和意图覆盖来计算文档相似度。文档的意图很重要，相似的内容一定也共享很多的意图。...由query表示 ，文档表示 ，度表示 和全局图表示 组成。
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