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？
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。
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。
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。
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）。
---- 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。
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。
，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）。
众所周知，基于BOW假设和统计语言模型和的Lexical IR主要面临如下两个难题： 「词汇不匹配(vocabulary mismatch)：」 如cat和kitty均表示“猫” 「语义不匹配(semantic...)的相似度来获取匹配分数，更有效的一种方式是以「DSSM孪生神经网络」为代表的有监督模型，即将query和document分别编码成向量并计算向量相似度，后来人们意识到仅靠单个稠密向量很难编码文本的细粒度信息...，并取出所有 中相似度最高的那个token的相似度，这里的 运算是为了捕捉document中最重要的语义信号。...在第二个查询中，pass在这两个文档中都是“许可”的意思，但经过上下文化之后，COIL能够捕捉到priority pass这个整体概念，因此赋予了第一个文档更高的匹配分数。...is是解释定义，查询句中的is也是寻求解释，因此COIL赋予了第一个文档更高的匹配分数，同时由于is过于常见，COIL也并没有像前面两个例子那样为is赋予过高的权重。
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。
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。
现在我们已经把数据投影到向量空间，两个点之间的相似度或紧密度可以用欧氏距离和皮尔逊相关系数来计算。 ? 使用前面的公式，我们可以计算表中所有用户之间的相似度，如上表所示。...基于项目的协同过滤最常用的相似度度量是余弦相似度。余弦相似度计算的是在向量空间中两个n维向量之间的相似度。由以下方程给出： ?...在将余弦相似度应用于推荐系统时，我们将项目列看作n维向量，并将两个项目之间的相似度看作它们之间的夹角。角度越小，项目越相似。...也就是说，我们使用Toby评级过的每一部电影与《Lady in the Water》的相似度分数，乘以对应的评级，并对所有已评级电影的分数求和。...隐式获取，即在后台收集用户与产品的交互数据，如浏览历史、评级历史和购买历史，并生成用户对产品特征的喜好。 到目前为止介绍的基于内容的推荐引擎，都是基于相似度计算。
经过20年的发展，已形成了较高知名度的几家头部企业如AlphaSense、Kensho、DataMinr等。...主要工作为结合已有的实体识别模型，识别新闻标题中的主体，根据主体信息将两个相似聚类进行合并，同时根据预先制定的关键词黑名单过滤掉一些用户不关注的主题，最终得到高聚合、低耦合的聚类结果。...5.历史话题合并：对历史的话题描述文本进行文本相似度计算，并根据相似度合并冗余度高的话题。鉴于模块性能的要求，我们主要基于文本词的tfidf特征向量化两个文本，并计算其余弦相似度作为其相似度分数。...这里，我们参考了多文档QA任务的方法，对于每个句子抽取出来的事件，都会有一个预测的概率分数，这个概率分数由句子级事件抽取模型得到，我们在文章全局范围内对相同事件文本的分数进行累加，然后对所有要素进行softmax...3.自动标注：对新的文本进行标注时，我们先对该文本进行步骤1和步骤2的操作，获得文本子串的向量表示，然后我们将所有文本子串的向量与历史库中已有的文本子串向量表示进行相似度计算，结合了余弦相似度、欧式距离
的结构，用于生成查询和文档的单向量表示。...本文提出了一个多视图文档表示学习框架，旨在生成多视图嵌入来表示文档，并强制它们与不同的查询保持一致。首先，作者提出了一种通过查看器生成多个嵌入的简单而有效的方法。...然后，查询q和文档d的相似性分数可以通过它们的密集表示来计算： 其中sim（·）是估计两个嵌入之间相关性的相似性函数，例如余弦距离、欧氏距离等。[CLS]表示的内积是一种广泛采用的相似度计算设置。...然后利用查询q和文档d的稠密表示计算它们的相似性分数。如图3所示，作者首先计算单个查询嵌入和文档的多视图嵌入之间的单个分数，这里采用内积。对应于的结果分数表示为。...作者采用了一个最大池化，将单个分数聚合为聚合分数，作为给定查询和文档对的相似性分数： 3.3 Global-Local Loss 为了鼓励多个查看者更好地匹配不同的潜在查询，作者引入了全局局部损失来优化多视图结构的训练
3.3 向量召回 向量召回的思想就是计算检索词的向量和文档标题/相似问的向量的余弦相似度，返回相似度分数最高的TopK个文档，计算向量相似度的步骤放在Milvus进行，Milvus作为向量检索库，对计算过程有优化...在计算损失时，label可以在batch内生成，检索词和文档的编码向量经过矩阵乘法可以得到一个相似度方阵，对角位置就是互相匹配的检索词和文档的分数，如果batch_size=4，那每行对应的label就是...in_batch负采样损失计算示意图： 模型训练好以后，就得到文本的编码器，输入两个文本，就可以得到一个匹配的分数，将这个模型部署到小盒子，在需要排序时，输入候选的文档标题和检索词，按计算出来的分数从高到低排序...3.5 排序优化 上述向量召回介绍的在模型服务中计算两个文本相似度的方法，在只需要对20个文档（一页）排序时是没有问题的，但是每个文档还会有若干个相似问，只使用20个商品标题没法很好的代表整个文档，如果能使用每个文档的标题和全部相似问...每个文档的标题和全部相似问向量都与Query向量算相似度后计算均值”这个均值计算逻辑，其他的比如“取最大的相似度”就不能这么做了，而且Query与文档的交互太少，只在最后算相似度，可能不如多次交互的模型的效果好
它基于一个假设，即如果两个用户在过去喜欢的物品相似，那么他们在未来也可能会喜欢相似的物品。 协同过滤算法可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。...具体实现方式是计算目标用户与其他用户之间的相似度，然后选取相似度最高的用户作为邻居，最后根据邻居的评分数据生成推荐列表。...具体实现方式是计算物品之间的相似度，然后选取相似度最高的物品作为邻居，最后根据邻居的评分数据生成推荐列表。...协同过滤算法在面对大规模数据时，计算相似度矩阵的时间和空间复杂度较高，因此在实际应用中需要采用优化算法，如基于近似矩阵分解的协同过滤算法等。...该函数接受用户ID、评分数据和可选参数k（指定要考虑的邻居数量，默认为2），计算用户对各个物品的评分与其他物品的相似度，并选择相似度最高的k个物品作为邻居。
然而，它对同一条信息给出了不同的分数。所以我做了一个转换来平均同一条消息的分数。...我将fold数设置为10，并将平均准确度和平均roc_auc_score分数作为最终输出。...如果企业想找出模型无法识别这些客户的原因，我认为他们应该手动查看数据，研究这些客户内部的相似性以及这些客户与其他客户之间的差异。...我发现Quora解释了两个原因：第一，RF比GBM更容易调整；其次，RF比GBM更难过拟合。因此，我还检查了随机森林如何处理这些特征。...摘要 在这个博客中，我演示了如何通过从文档级、句子级和词汇级提取信息来将文本数据合并到分类问题中。 这个项目展示了小数据集如何为小企业实现理想的性能。
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