好的，请提供需要搜索的句子，我会尽力为您提供完善且全面的答案。
对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险训练的方法需要从模型中随机采集多个不一样的样本来计算句子级的损失，而一般的确定性方法不能提供所需要的随机性。本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】生成式搜索引擎目前还无法取代传统搜索引擎，句子出处标注太少，引用的精确率也不高。 ChatGPT发布后不久，微软成功上车发布「新必应」，不仅股票大涨，甚至还大有取代谷歌，开启搜索引擎新时代的架势。 不过新必应真是大型语言模型的正确玩法吗？生成的答案真的对用户有用吗？句子里标的引文可信度有多少？ 最近，斯坦福的研究人员从不同的来源收集了大量的用户查询，对当下四个大火的生成性搜索引擎，新必应（Bing Chat），NeevaAI，perplexity.
序列模型和注意力机制（Sequence models & Attention mechanism）
为搜索引擎设计一个搜索自动补全系统。 用户会输入一条语句（最少包含一个字母，以特殊字符 ‘#’ 结尾）。 除 ‘#’ 以外用户输入的每个字符，返回历史中热度前三并以当前输入部分为前缀的句子。下面是详细规则：
这个乘积式中的因子都是小数，其乘积会是一个十分小的数，会造成 数值下溢(numerical underflow)
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
LeetCode上第 642 号问题：Design Search Autocomplete System
在Python中，如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面，我们可以使用 in关键字，例如：
自然语言理解，即Natural Language Understanding，可以认为是特指对话系统/对话机器人/Chatbot中的NLU组件/模块，也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。
今天我们继续剖析 RAG，将为大家详细介绍 RAG 背后的例如 Embedding、Transformer、BERT、LLM 等技术的发展历程和基本原理，以及它们是如何应用的。
Bert使用的激活函数是GELU： 正态分布下GELU(x)，论文给出了近似计算公式:
选自Research.Google 作者：Ray Kurzweil 机器之心编译 参与：路、张倩、李泽南 作为搜索引擎起家的科技巨头，谷歌曾推出过很多有意思的搜索工具。昨天，这家公司的研究机构发布了一款基于人工智能的搜索引擎，该实验项目可以让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力：它们是目前人工智能技术发展的重要方向。值得一提的是，《奇点临近》一书的作者，谷歌研究院工程总监雷·库兹韦尔也参与了这一工作。 项目链接：https://research.google.com/semanticex
AiTechYun 编辑：chux 在过去几年中，自然语言理解发展迅速，部分原因是词向量的发展，使得算法能够根据实际语言运用来了解字词间的关系。这些向量模型图基于等价、相似或关联性的思想和语言，将具有
Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。
随着大语言模型（LLM）技术的发展，RAG（Retrieval Augmented Generation）技术得到了广泛探讨和研究，越来越多的高级 RAG 检索方法也随之被人发现，相对于普通的 RAG 检索，高级 RAG 通过更深化的技术细节、更复杂的搜索策略，提供出了更准确、更相关、更丰富的信息检索结果。本文首先讨论这些技术，并基于 Milvus 给出一个实现案例。
好久没有SEO相关的文章了，今天给大家带来一篇有关“文章可读性与SEO”相关的文章内容，文章的可读性并非仅仅指语句通顺就完事了。接下来就直接来看看：文章的可读性如何影响搜索引擎优化。
在这个例子中输入数据是10个中文汉字，输出为6个英文单词， 和 数量不一致，这就需要用到序列到序列的RNN模型。
在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
谷歌作为全球最大搜索引擎公司，发布过很多有趣项目。近日，谷歌又上线了一个名为“Semantic Experiences”（语义体验）的网站，包含了Talk to Books和“Semantris“两个项目，前者是一款基于人工智能的书籍搜索引擎，用户不用像以往的搜索方式，键入书名，作者等关键词，而是可以用书中的某个句子搜索到目标书籍，而后者是一个基于机器学习驱动的单词联想游戏。这两项功能是基于自然语言文本的理解，而语义理解正是人工智能技术发展的重要方向，谷歌希望通过这两个项目让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力。此外，谷歌还发布了论文《Universal Sentence Encoder》，详细地介绍了这些示例所使用的模型。并提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
目前，最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线 。通过对深度预训练的 BERT 进行微调，发明了许多替代架构，例如 DeBERT、RetriBERT、RoBERTa ……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。在 NLP 中的常见任务中，成对句子评分在信息检索、问答、重复问题检测或聚类等方面有广泛的应用。通常，提出了两种典型的方法：Bi-encoders 和 Cross-encoders。
Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。
如何无监督地训练一个神经检索模型是当前IR社区的研究热点之一，在今天我们分享的论文中，OpenAI团队尝试在大规模无监督数据上对GPT系列模型做对比预训练(Contrastive Pre-Training)，得到的 CPT-text模型 在文本匹配、语义搜索等任务上取得了优异的zero-shot性能。
是 0 向量，但是在机器翻译模型中 decoder 的输入是 encoder 的输出。所以称机器翻译中的 decoder 为 condition language model 有条件的语言模型
在合法网站植入暗链推广非法商品/服务（如毒品、色情、赌博等）是很常见的，黑帽 SEO 是其中一个主要的途径。搜索引擎为此付出了巨大的努力，Google 每年针对黑帽 SEO 会更新排名算法超过 500 次。
「Key insight:」 在序列生成模型中，增大beam search的搜索宽度反而会导致生成文本质量的下降，为了研究beam search隐含的归纳偏差，作者通过探索解码目标MAP的正则项，将beam search隐含的归纳偏差与认知科学中的均匀信息密度(UID)假说联系起来，通过实验证明了UID假说与文本质量的强相关性，以及beam search隐含的归纳偏差使得模型能够生成更符合UID假设的文本，恰好弥补了模型本身的误差。
在如今信息爆炸的时代，我们需要快速而准确地从海量数据中找到我们所需的信息。对于开发人员来说，如果能够通过编程的方式，自动提取关键词，就能够节省大量的时间和精力。今天，我要向大家介绍的是一款高效识别关键词的API接口，它可以帮助用户轻松找到所需的信息。
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，在字符串中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。 说明： 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
聊天机器人已经逐渐成为许多组织用于各种目的的常见且有价值的工具。它们在不同行业中有着众多应用，例如为客户提供个性化的产品推荐，为客户提供全天候的客户支持以解决查询问题，协助客户预订等等。
新智元报道 来源：Google Research 【新智元导读】昨天，谷歌发布“Talk to Books”（撩书？？）和一个名为Semantris的游戏。这两项都是基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。这些创新来源于“在向量空间中表示语言”想法的延伸，以及词向量模型的发展。 未来的搜索，可能不需要输入关键词，直接表达想法就好。 谷歌昨晚放出大招：上线Semantic Experiences（语义体验）网站，网站有两项特殊功能，一个是“Talk to Books”（撩书？
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典，在字符串s中增加空格来构建一个句子，使得句子中所有的单词都在词典中，以任意顺序返回这些句子。”
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
今天为大家介绍的是来自Zhiyong Lu团队的一篇论文。生物医学研究产生了大量信息，其中许多信息只能通过文献获取。因此，文献搜索对于医疗保健和生物医学至关重要。最近在人工智能（AI）方面的进步已经扩展了该功能，不再局限于关键词搜索，但这些进步可能对临床医生和研究人员来说不太熟悉。
搜索引擎模式。在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。
在CV领域，研究者发现，通过对原始输入图片进行某些微小的扰动，扰动前后的图片人来看其实是没有差别的，但是输入到训练好的深度学习模型中，模型预测的结果会和原始样本的预测结果产生较大的差别。这表明这些深度学习模型容易受到这种样本的“攻击”。对抗攻击研究的就是如何对原始数据做最小的改动，在原始样本的含义完全不变的情况下，能让模型预测结果产生最大的loss，预测结果发生较大变化。
前两天刷到一篇有意思的paper，文中将信息检索工具Anserini和BERT结合，实现了一个开放域的问答系统。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
显然"西安在去哪"是一句极其别扭不通的句子，所以我们会很自然的选择输出"现在去哪"，但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话，输入法会计算出两个句子的概率值，然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果，计算句子概率值的工具就是语言模型。
选自Baidu Research 作者：Jonathan Raiman & John Miller 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、蒋思源 近日，百度人工智能实验室的 Jonathan Raiman 和 John Miller 提出了在问答类检索提取答案的新方法 Globally Normalized Reader（GNR），通过将问答类检索当成搜索问题，选取关键句子、标定起始词和终止词定位答案，在得到相同表现水平的同时降低了计算复杂度，并能有效应对过拟合。GNR 在斯坦福 SQAD 数据集的实验中得到
大数据文摘作品 编译：魏子敏、蒋宝尚 在使用日常语言与计算机交谈时，计算机如何理解我们？ 谷歌的方法是利用数十亿条对话来直接告诉人工智能，真正的人类对话是什么样的。 而书籍，可能是人类完整语句最大的汇聚地。 谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线，旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。 网站链接： https://research.google.com/semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中，当你输入一个问题或一个陈述时，谷歌的模型会查看超过
论文题目：Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention
AI 研习社消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
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