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2 Elasticsearch全文查询

官网的翻译可参考:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41693125 Elasticsearch主要功就是完成模糊、字符串 而且它有一套自己的规则,来决定把哪项搜结果展示在前面。 我们通过几个小测试来看看全文。 从上面的例子中需要吸取的经验是,文档的title字段中只需要包含至少一个指定的词条,就该查询。如果的词条越多,也就意味着该文档的相关度就越高。 控制精度(Controlling Precision) 所有的must语句都需要,而所有的must_not语句都不,但是should语句需要多少个呢?

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你的话!神经信息中的词法研究

神经信息模型有望在现代搜引擎中取代词汇模型,例如BM25。 特别是,我们想知道这些缺点是否可(部分)是神经红外模型无法执行httpURL词汇的结果,我们提出了一种衡量任何(神经)模型执行的词汇和“理想”词汇之间的差异。 在此基础上,我们研究了不同最先进的神经红外模型的行为,重点关注它们是否够在实际有用时执行词汇,即对于重要的术语。 properly generalize term importance on out-of-domain collections or terms almost unseen during training 你的话 神经信息中的词法研究.pdf

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    正则表达式 : 的利器

    一个常见的正则小应用 相信很多人应该碰到过“测用户输入的手机号或者邮箱是否合法”这种需求。这种例子用正则来做最合适不过了。比如下面的正则就可以判断一个邮箱是否合法。 尽可多的 忽略优先量词 *? +? ?? 尽可少的 占有优先量词 *+ ++ ? ,这个字符不是字母,等于[^\w] \s 单个字符,这个字符是一个空白字符(空格、制表符等等) \S 单个字符,这个字符不是空白字符,等于[^\s] 4. 捕获 这个功其实是为了让我们更好地控制正则的字符。 正则的流派和搜引擎 正则是有很多流派的,不同的流派之间可会有略微的不同,但是基本大同小异。 正则的驱动引擎分为两种:DFA和NFA。

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    的利器:正则表达式

    正则表达式(Regular Expression,下文简称为RegEx或正则)是一个很棒的利器,它广泛应用于字符串的查找、以及替换等场景,比如查邮箱、手机号、URL等等。 尽可多的 忽略优先量词 *?  +?  ?? 尽可少的 占有优先量词 *+  ++  ? ,这个字符不是字母,等于\^\w \s 单个字符,这个字符是一个空白字符(空格、制表符等等) \S 单个字符,这个字符不是空白字符,等于\^\s 4. 可以用正则写一写小工具来提高效率,比如查log,或者查文本,可以用正则进行模糊搜、排版等等。 正则的流派和搜引擎 正则是有很多流派的,不同的流派之间可会有略微的不同,但是基本大同小异。 正则的驱动引擎分为两种:DFA 和 NFA。

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    简书搜自动

    先从我做的功界面开始说起: ? 本篇主要介绍的就是图中红框标记的搜自动。仔细想一想,有木有很熟悉,对,这功其实就是跟你每天百度、谷歌这样的搜一样。 所以下面我会分享一些知识点并写个例子来实现这样的功。 每天都用到的搜自动 百度的搜框(默认显示四条数据) ? 美团搜框 ? 美团.jpg 淘宝搜框 ? 重点知识汇总 要实现此功,JQuery+ajax是必备。这个功需要服务端合。客户端通过ajax从服务端取得的数据。 下面,我写个简书搜自动的例子,数据是事先定义好在脚本里的,当然,如果我有访问简书数据库的权限和账号密码,就可以动态的获取实时数据了。 开始之前,先给大家普及一下例子中用到的重点知识。 (obj).text(); $("#kw").val(value); $("#append").hide().html(""); } </script> 写在最后 以上就是我总结分享搜自动的全部内容

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    COIL:结合稠密和词汇的更高效模型

    COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点,通过建立高效的上下文倒排引缓解了传统模型中的词汇不和语义不的问题,同时比起近几天发展起来的稠密向量模型,COIL 基于神经网络 为了解决词汇不的问题,基于软(soft matching)的神经模型(Neural IR)被提出来,早期的尝试包括通过无监督地计算「预训练词向量」(如word2vec、GloVe 以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密模型在多个任务上取得了最优性,后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性更好的稠密模型,比如语义残差嵌入(semantic 上述例子均说明COIL的确引入了大量语义信息,让系统超越了单纯的字面,有效地解决词汇不和语义不的问题。 Discussion COIL表明稠密和词汇的确够起到互补的作用,而COIL正是这两者的一个很好的平衡,在精度和召回率上均取得了很好的结果,且推理非常高效,具有很广泛的应用价值。

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    括弧

    #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; char...

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    人岗,基于记忆的深度文本技术

    针对互联网求职招聘场景的人岗推荐问题,本文提出了一种建模求职者与招聘者双方偏好的新型深度文本模型。 如此大规模的数据给互联网招聘带来了新的挑战:如何够自动并准确地将合适的岗位描述文档与简历文档相,以便高效地将合适的人才置到与之相应的岗位上。 因此,学习并构建完善的人岗自动推荐系统显得十分重要,这既有助于招聘人员找到合适的候选人,也有助于求职者够找到合适的岗位。 现有针对人岗推荐问题的研究通常集中在学习简历文档以及岗位描述文档自身的表示后计算双方的度。 AAPJF:[2] 中提出的基于层级注意力机制的模型 实验结果显示本文提出的模型在各个指标上均优于 state-of-the-art 的模型,并且指标的提升通过了显著性验。

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    统计规则的物品数量

    如果第 i 件物品满足下述条件之一,则认为该物品与给定的规则 : ruleKey == "type" 且 ruleValue == typei 。 统计并返回 规则的物品数量 。 silver","lenovo"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "color", ruleValue = "silver" 输出:1 解释:只有一件物品规则 ,"silver","phone"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "type", ruleValue = "phone" 输出:2 解释:只有两件物品规则 注意,["computer","silver","phone"] 未规则。

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    统计规则的物品数量

    如果第 i 件物品满足下述条件之一,则认为该物品与给定的规则 : ruleKey == "type" 且 ruleValue == typei 。 统计并返回 规则的物品数量 。 silver","lenovo"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "color", ruleValue = "silver" 输出:1 解释:只有一件物品规则 ","silver","phone"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "type", ruleValue = "phone" 输出:2 解释:只有两件物品规则 注意,["computer","silver","phone"] 未规则。

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    统计规则的物品数量

    如果第 i 件物品满足下述条件之一,则认为该物品与给定的规则 : ruleKey == "type" 且 ruleValue == typei 。 统计并返回 规则的物品数量 。 silver","lenovo"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "color", ruleValue = "silver" 输出:1 解释:只有一件物品规则 ","silver","phone"],["phone","gold","iphone"]], ruleKey = "type", ruleValue = "phone" 输出:2 解释:只有两件物品规则 注意,["computer","silver","phone"] 未规则。

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    2、括弧

    2、括弧验(check.cpp) 【问题描述】        假设表达式中允许包含两种括号:圆括号和方括号,其嵌套的顺序随意,如([ ]())或[([ ][ ])]等为正确的,[( ])或( [ ]( )或 ( ( ) ) )均为错误的。    现在的问题是,要求验一个给定表达式中的括弧是否正确? 输入一个只包含圆括号和方括号的字符串,判断字符串中的括号是否就输出 “OK” ,不就输出“Wrong”。 输入一个字符串:[([][])],输出:OK 【输入格式】        输入仅一行字符(字符个数小于255) 【输出格式】        就输出 “OK” ,不就输出“Wrong”。

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    Elasticsearch探:部分

    regexp允许使用正则表达式进行term查询.注意regexp如果使用不正确,会给服务器带来很严重的性压力。比如.*开头的查询,将会所有的倒排引中的关键字,这几乎相当于全表扫描,会很慢。 因此如果可以的话,最好在使用正则前,加上的前缀。在正则中如果使用.*?或者+都会降低查询的性。 只代指任意一个字符 * 重复前一位(0次或者多次) ? 可以避免使用前导通符的方式对数据建立引 通常,正则表达式可会很昂贵 如果您确实需要 token 的末尾,只需使用 reverse 过滤器为它们建立引。下面,我们用一个具体的例子来实现。 它使用标准的 shell 通符查询:?任意字符,* 0 或多个字符。 以下搜返回文档,其中user.id字段包含以ki开头和y结尾的术语。

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    3.联合引、覆盖引及最左原则|MySQL引学习

    导语 在数据的过程中,经常会有多个列的需求,今天介绍下联合引的使用以及最左原则的案例。 最左原则作用在联合引中,假如表中有一个联合引(tcol01,tcol02,tcol03),只有当SQL使用到tcol01、tcol02引的前提下,tcol03的引才会被使用;同理只有tcol01 如下图: image.png 引最左原则案例 情况1:三个引都使用上 实验1:仅有where子句 # 三个条件都使用上,优化器可以自己调整顺序满足引要求 [root@GreatSQL][test 建一个联合引(tcol01, tcol02, tcol03),相当于建立三个引(tcol01),(tcol01,tcol02),(tcol01,tcol02,tcol03)的功。 那么就可以使用到覆盖引的功,查询数据无需回表,减少随机IO。 3.效率高。多列条件的查询下,引列越多,通过引筛选出的数据就越少。

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    《搜和推荐中的深度》——经典模型 2.1 学习

    经典模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜中的查询文档和推荐中的用户项目的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化,我们称之为“学习”。 除了搜和推荐外,它还适用于其他应用,例如释义,问题解答和自然语言对话。本节首先给出学习的正式定义。然后,它介绍了传统学习以为搜和推荐而开发的方法。最后,它提供了该方向的进一步阅读。 2.1 学习 2.1.1 函数 问题的学习可以定义如下。假设存在两个空间X和Y。 例如,在搜中,排序函数 g(x,y)可包含有关x和y之间关系的特征,以及x上的特征和y上的特征。相反,函数 f(x,y)仅包含有关x和y之间关系的特征。 当排名函数 g(x,y)仅包含函数 f(x,y)时,只需要学习即可进行。 在搜中,x上的特征可以是查询x的语义类别,y上的特征可以是PageRank分数和文档y的URL长度。

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    1.特征点测与

    基于深度学习的方法 场景中的人工标记点 图像特征点的基本要求: 1.差异性——可测 特征点应该呈现出区别于非特征点的明显特征 2.重复性——可 对应同一三维点的特征点应该在不同视角中被重复测到 同时取得最大值时,C才取得较大值 避免了特征值分解,提高计策计算效率 非极大值抑制 在特征点附近,其他点的响应也比较大。 特征 距离度量 策略 高效 特征验证 问题描述: 计算两幅图中特征描述子的关系 距离度量 ? 策略 最近邻搜 ? 高效 快速最近邻搜 哈希表 多维Kd-tree 特征 BFM(Bruce Force Mather)ORB的结果 ? 选择最好的 50 个结果进行显示 错误的可以通过估计相机模型方式去除 估计 Homography Homography 矩阵之前最好的 50 对

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    《模式识别与计算》模板

    模板法 模板法说白就是特征一一对应,将数据每个特征相差加起来,然后总的特征值最小的就是相似度最大的 关于这里的数据集用的不是书上套的,具体请看本专栏第一篇内容 neartemplet方法实现 return x_train,y_train,x_test,y_test def neartemplet(x_train,y_train,sample): """ :function: 模板法 function.train_test_split(x,y) testId = np.random.randint(0, x_test.shape[0]) sample = x_test[testId, :] #模板

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    使用shell搜文件

    前两天面tx都有问到这个问题,我知道大致通过find和grep实现,但是具体没写过.刚刚无事翻了下命令手册,发现find的一个动作: ACTIONS -exec command ; Execute 结合grep搜: find ./ -name "*.php" -exec grep "system" {} \; 执行,返回的是文件内容,需要返回文件名则需要对grep命令使用-l参数: find .

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    :文本的算法

    即找到跟搜词句很相似的文本,例如在百度中搜"人的名",结果如下 ? 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢? 但是,当你搜B “苹果手机非常好用” 时,你可更希望看到其他有关 “苹果手机” 的信息,因为这里的关键字是 “苹果”,那么怎么样才把一些关键字的比重提高呢? TF-IDF算法 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息与数据挖掘的常用加权技术。 描述的是一个词跟文档的相关度,一个文档中出现某个词越多说明该文档的主题跟该词有很大的关系; IDF描述一个词的个性度(重要性),如果一个词在很多文档中出现说明该词是个“大众面”,如一大堆词都是一些公司名称,这时你说出两个字非常好地定位到你需要的公司名字 下一篇准备写Lucene是怎么应用这个算法做搜

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    《搜和推荐中的深度》——1.2 搜和推荐中统一性

    图1.1说明了搜和推荐的统一视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1:搜和推荐中的统一视图 搜是一项任务,旨在与查询相关的文档。 这样,搜可以被认为是在查询和文档之间进行,而推荐可以被认为是在用户和项目之间进行。 更正式地说,搜和推荐中的都可以视为构建模型f:X×Y →R,该模型计算两个输入对象x和y之间的程度,其中X和Y表示两个对象空间。 X和Y是搜中查询和文档的空间,或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一视图下,我们使用信息对象一词来表示要/推荐的文档/项目,并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。 因此,为了开发更先进的技术,有必要并且有利的是采用统一的视图来分析和比较现有的搜和推荐技术。 搜和推荐中的任务在实践中面临着不同的挑战。

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