使用现有的txt文本和图片，就可以用wordcloud包生成词云图。大致步骤是： 1、读取txt文本并简单处理； 2、读取图片，以用作背景； 3、生成词云对象，保存为文件。...需要用到3个库：jieba(用于分割文本为词语)、imageio(用于读取图片)、wordcloud(功能核心，用于生成词云)。 我用简历和我的照片，生成了一个词云图： ?...代码如下： import jieba import imageio import wordcloud # 读取txt文本 with open('resume.txt','r',encoding='utf...-8') as f: text = f.read() # 简单处理文本，删除空格等多余字符 text = text.replace(' ','').replace('\t','').replace....png') 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从站点某一个页面（一般是首页）開始，读取网页的内容，找到在网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个站点全部的网页都抓取完为止...还能够将上述各种方法相互组合，比如，能够将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。因为汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般非常少使用。...全文检索通常指文本全文检索，包含信息的存储、组织、表现、查询、存取等各个方面，其核心为文本信息的索引和检索，一般用于企事业单位。...互联网上大部分信息都是以HTML格式存在，对于索引来说，仅仅处理文本信息。因此须要把网页中文本内容提取出来，过滤掉一些脚本标示符和一些没用的广告信息，同一时候记录文本的版面格式信息。...词的识别是搜索引擎中非常关键的一部分，通过字典文件对网页内的词进行识别。
它的基本思想是基于状态转移来检索敏感词，只需要扫描一次待检测文本，就能对所有敏感词进行检测，所以效率比方案一高不少。 假设我们有以下5个敏感词需要检测：傻逼、傻子、傻大个、坏蛋、坏人。...大家发现了没有，在我们的搜索过程中，我们只需要扫描一次被检测文本就行了，而且对于被检测文本中不存在的敏感词，如这个例子中的“坏蛋”和“坏人”，我们完全不会扫描到，因此相比方案一效率大大提升了。...同理，“坏人”和“坏蛋”这2个敏感词也是按这样的方式存储起来，这里就不罗列出来了。 用HashMap存储有什么好处呢？...，有时候则需要知道待检测文本中到底包含多少个敏感词，前者对应的是最小匹配原则，后者则是最大匹配原则。...getSensitiveWordLength方法的作用是根据给定的待检测文本及起始下标，还有匹配规则，计算出待检测文本中的敏感词长度，如果不存在，则返回0，存在则返回匹配到的敏感词长度。
倒排索引是 Elasticsearch 中非常重要的索引结构，是从文档单词到文档 ID 的映射过程 1.1 通过示例，简单理解下 就拿专栏文章来说，我们平时在各大平台根据关键词检索时，使用到的技术就有...正向索引 但是当我们只有一个检索关键词，比如需求是搜索到与“倒排序索引”相关的文章时，在索引结构是“id->题目->内容”时，就只能对“题目”和“内容”进行全文扫描了，当数量级上去后，效率是没办法接受的...简单来讲就是“以内容的关键词”建立索引，映射关系为“内容的关键词->ID”。这样的话，我们只需要在“关键词”中进行检索，效率肯定更快。 ?...三、Analysis 进行分词 Analysis：即文本分析，是把全文本转化为一系列单词（term/token）的过程，也叫分词；在Elasticsearch 中可通过内置分词器实现分词，也可以按需定制分词器...一个 whitespace的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。 ? ES分词器汇总 3）令牌过滤器token filter 最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。
当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度、出现的位置、频次、链接质量——计算出各网页的相关度及排名等级...Comparable{ …… //词元的起始位移 private int offset; //词元的相对起始位置 private int...3.2 Lucene倒排索引原理 Lucerne是一个开放源代码的高性能的基于java的全文检索引擎工具包，不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎...其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。 ...而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容...向量检索除了能够实现复杂语义的文本查找，还有其他优势： 容错性：处理模糊描述、拼写错误； 多模态理解：支持文本、图像、音视频等相似匹配； 多语言理解：跨语言理解，如输入中文匹配英文； 相似语义理解； 向量检索在某些情况下效果不佳...关键词检索极其局限性 在信息检索的场景，“传统”方式是通过关键词搜索，大致过程为： 对原始内容进行关键词提取； 建立关键词和原始语料的映射关系，常见的方法有倒序索引、TF-IDF、BM25等方法，其中TF-IDF...、缩写词、短语或ID的场景使用； betteryeah 混合查询：使用语义和关键词综合查询，效果更好； 关键词查询：精准查询，通过人名、地名等查询具体内容； 语义查询：适合通过描述、问题查询相似答案；...Azure AI搜索 全文搜索：信息检索中与索引中存储的纯文本匹配； 矢量搜索：存储内容的数字表示形式来执行搜索； 混合搜索：全文搜索和矢量搜索的结合； 总结： 基于文档和知识库的RAG问答系统，在调研的产品中
这个评分系统一般是系统默认的，我们可以根据需要定制化我们自己的相关性计算方法，比如通过脚本自定义评分。 分析器 分析器是针对text字段进行文本分析的工具。...文本分析是把非结构化的数据（比如产品描述或者邮件内容）转化成结构化的格式从而提高搜索效率的过程，通常在搜索引擎里面应用的比较多。...分别表示token在原text内的起始和终止位置，type表示类型，position表示这个token在整个tokens列表里面的位置。...fuzzy fuzzy查询是一种模糊查询，会根据检索词和检索字段的编辑距离（Levenshtein Distance）来判断是否匹配。...token之间的最大间隔 match 查找和检索词短语匹配的文档，这些检索词在进行搜索之前会先被分析器解析，检索词可以是文本、数字、日期或者布尔值。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容...01 — 为什么要用混合检索？ 在RAG智能问答系统中，RAG检索环节中的检索的方式采用向量检索，即通过语义相关度匹配的方式进行检索。...向量检索除了能够实现复杂语义的文本查找，还有其他优势： 容错性：处理模糊描述、拼写错误； 多模态理解：支持文本、图像、音视频等相似匹配； 多语言理解：跨语言理解，如输入中文匹配英文； 相似语义理解； 向量检索在某些情况下效果不佳...在文本搜索场景，首先需要确保最相关的结果能够出现在检索的结果中。向量检索和关键词检索各有优势，而引入混合检索结合了两种搜索技术的优点，并且弥补了各自的缺点。 02 — 什么是混合检索？...混合检索是结合了两种或者多种搜索算法提高搜索结果相关性的搜索技术。而在RAG系统中，混合搜索最常见指向量检索和关键词检索的组合。
-- 网页字符编码 --> ...\S 非空格 \w 字符（数字，字母，_） \W 非\w所匹配的范围 \b 单词边界（单词和空格之间的位置，单词边界，单词起始，结束，连词符[除了\w之外的所有字符都属于连词符]） \B 非\b部分...除了换行符（\r \n）之外所有的字符 ^ 字符串的起始 $ 字符串的结束 量词： 默认贪婪匹配：以最高次匹配，如果不成功依次降低，直到最低次 \d{最小次,最大次} // 两个值之间不能有空格 {...标识符： i // 忽略大小写，写在正则结束的正斜杠后面 g // 全局匹配，写在正则结束的正斜杠后面 m // 换行匹配 子集：子集里的内容默认被存起来捕获匹配 ( ) // 被圆括号包裹的部分属于一个整体...: ) // 不捕获匹配 范围词：里面的内容都是或者关系 [\u4e00-\u9fa5] // 中文匹配 [0-9] // 相当于\d [a-zA-Z] // 字母匹配 左右或者：|，左边所有 或者
R-Net 从直观上讲，R-Net 执行阅读理解的方式与你我进行阅读理解的方式相似：通过多次（准确地说是 3 次）「阅读」（应用 RNN）文本以及在每次迭代中越来越好地「微调」（使用注意力）各词的向量表征...为了定位答案的正确起始和结束位置（我们会在下一步解决这个问题），我们需要比较段落中具有相似含义的不同词，以便找到它们的差异之处。...最后一步：标记答案 在最后一步，R-Net 使用了一种指针网络（Pointer Networks）的变体来确定答案所处的起始和结束位置。简单来说： 我们首先根据问题文本计算另一个注意力向量。...这被用作这一次迭代的「起始语境（starting context）」。使用这个知识，再为该起始索引计算一组权重（为该段落中的每个词）。得到最高权重的词作为其答案的「起始位置」。...除了权重之外，这个两步 RNN 还会返回一个新的语境——其中编码了有关该答案的起始的信息。 再将上述步骤重复一次——这一次使用新的语境而不是基于问题的语境，用以计算该答案的结束位置。 搞定！
嵌入模型可能会找到有关错误代码的内容，但可能会错过精确的“TS-999”匹配。而 BM25 则通过查找这个特定的文本字符串来识别相关文档。...通过结合嵌入和 BM25 技术，RAG 解决方案可以更准确地检索到最适用的文本块，以下是步骤：将知识库（文档“语料库”）分解为较小的文本块，通常不超过几百个 token；为这些块创建 TF-IDF 编码和语义嵌入...；使用 BM25 基于精确匹配查找最佳文本块；使用嵌入基于语义相似性查找最佳文本块；使用排名融合技术结合并去重来自（3）和（4）的结果；将前 K 个文本块添加到提示词中生成响应。...通过利用 BM25 和嵌入模型，传统的 RAG 系统可以提供更全面和准确的结果，平衡精确术语匹配和广泛语义理解。这种方法可以让你以低成本扩展到庞大的知识库，远超单个提示词所能容纳的范围。...我们尝试了 5、10 和 20 个块，发现 20 个块是最有效的选项，但值得根据你的用例进行实验。始终进行评估：通过传递上下文化的文本块并区分上下文和块内容，生成的响应可能会得到改进。
倒排索引建立流程 内容爬取，停顿词过滤，比如一些无用的像"的"，“了”之类的语气词/连接词 内容分词，提取关键词。一段文本经过分词器分词后转换成多个Term关键词。 根据关键词建立倒排索引。...{ "tokens": [当前字段切分后出现的分词列表，由该词的文本、偏移量（开始和结束）、位置、以及类型组成； { "token": "关",//分词后的具体文本...text 类型适用于需要被全文检索的字段，例如新闻正文、邮件内容等比较长的文字，text 类型会被分词器处理为一个个关键词后分别进行索引，支持模糊、精确查询，不支持聚合、排序操作。...last 的关联丢失了，如果尝试搜索 first 为 wu，last 为 xy 的文档，那么成功会检索出上述文档，但是 wu 和 xy 在原 JSON 文档中并不属于同一个 JSON 对象，应当是不匹配的...：索引文档编号，词频率和词位置（序号） offsets：索引文档编号，词频率，词偏移量（开始和结束位置）和词位置（序号） 默认情况下，被分析的字符串（analyzed string）字段使用positions
向量检索的优势和局限性 我们知道，向量检索是一种基于向量空间模型的检索方法，它可以将文本转换为数学上的向量，然后通过计算向量之间的相似度，来实现文本的匹配和检索。...在得到了文档和查询语句的向量表示后，就可以通过计算它们之间的相似度，来实现文本的匹配和检索，这可以通过一些相似度度量来实现，比如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。...但用户又不想输入长长的一串句子时，如果我们只搜索 “星星海”，我们会看到向量搜索无法找到正确的结果： 这是因为向量检索是基于词向量的相似度计算，而词向量是通过大量的文本数据训练出来的，它们往往包含了一些语义和语境的信息...结合关键词检索，比如在向量检索的结果中，再使用关键词检索的方法，对查询语句和文档进行文本匹配和过滤，这样可以排除一些不相关的内容，提高检索的准确性。...混合搜索可以利用关键词检索的文本匹配和高亮显示，实现更可解释的检索结果，比如显示查询语句和文档的匹配程度、匹配位置、匹配内容等，这可以提高用户对检索结果的理解和满意度。
视频-文本的语义检索方向旨在通过文本检索与其语义相近的视频，其检索文本未必在检索到的视频描述中直接出现，但检索视频的内容与检索文本需要保证语义相关。...例如，在支付宝的搜索栏中，用户期望通过文本检索出与之相关的视频内容；在安全防控场景中，可通过文本检索来查找安全防控场景中的敏感视频。检索文本通常是短文本。 另一方向是视频-视频的同源检索。...由此引入了关键词匹配的方式，把句子中更重要的词汇，比如名词、动词、形容词与视频来做属性的匹配，以此来增强模型在细粒度上的识别能力。...另外一个改进是视觉和单词的匹配。将第一步挑选出的关键词，与视觉信号分别来做匹配，每个词都会有一个与视觉输入的相似度，最终把相似度聚合，得到当前句子从单词的维度跟视觉的匹配程度，进而构建相似矩阵。...将 ASR 的起始时间和结构时间与其对应的视频片段作为 ASR 文本所对应的视觉输入。
向量检索的优势和局限性 我们知道，向量检索是一种基于向量空间模型的检索方法，它可以将文本转换为数学上的向量，然后通过计算向量之间的相似度，来实现文本的匹配和检索。...在得到了文档和查询语句的向量表示后，就可以通过计算它们之间的相似度，来实现文本的匹配和检索，这可以通过一些相似度度量来实现，比如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。...但用户又不想输入长长的一串句子时，如果我们只搜索 “星星海”，我们会看到向量搜索无法找到正确的结果： 图一 这是因为向量检索是基于词向量的相似度计算，而词向量是通过大量的文本数据训练出来的，它们往往包含了一些语义和语境的信息...结合关键词检索，比如在向量检索的结果中，再使用关键词检索的方法，对查询语句和文档进行文本匹配和过滤，这样可以排除一些不相关的内容，提高检索的准确性。...混合搜索可以利用关键词检索的文本匹配和高亮显示，实现更可解释的检索结果，比如显示查询语句和文档的匹配程度、匹配位置、匹配内容等，这可以提高用户对检索结果的理解和满意度。
因此大量用户会搜索长尾词。 这种趋势的存在使得热点内容运营的重要性大大提升。为此，携程计划建立起一套能半自动地探知热点，检索相关站内内容产品并实时自动投放的系统。...二、挖掘与topic相关的文章 检索模型 根据给定的热点文本，检索模型用于在携程用户和创作者发布的文章（即携程旅拍社区）中打捞内容相关的结果。...在负样本的构造上，常见的文本匹配方式在负样本构造时，大多是从其他非匹配文本对中随机采样构成一对负样本，这种负样本构造方式易于实现，但存在很大的弊端：随机采样得到的负样本往往和query区别较大，学习难度小...对于每一条旅拍的文本样本，对文本进行切词，然后根据词和月份在词典里查询其对应的高档位点击率和低档位点击率进行特征构建，主要特征包括：文本包含关键词高档位卡方和与低档位卡方和，高低档位卡方差的和，命中词的个数...由于图文匹配公开数据集基本为英文-图片数据，因此本系统通过携程自研机器翻译接口，对英文文本数据进行了翻译、质量评估与过滤。
例如，使用空格或标点符号将文本切分为单词。 Token Filter 对 Tokenizer 输出的词条进行进一步的处理，例如转为小写、去除停用词或添加同义词。...Character Filter 和 Token Filter 的区别如下： 它俩在 Elasticsearch 中都是文本预处理的组件，但它们的处理时机和目标略有不同： 属性 Character Filter...^[0-9]+$ 可以被分解为几个部分来解读： ^：这个符号表示匹配的起始位置。也就是说，匹配的内容必须从目标字符串的开头开始。 [0-9]：这是一个字符类。...它匹配从 0 到 9 的任何一个数字字符。 +：这是一个量词。它表示前面的内容（在这里是 [0-9] 字符类）必须出现一次或多次。 $：这个符号表示匹配的结束位置。...也就是说，匹配的内容必须直到目标字符串的结尾。 所以，整体上，这个正则表达式的含义是：字符串的开头到结尾之间只包含一到多个数字字符，并且没有其他任何字符。 例如： "123" 符合该正则。
New Bing 等检索应用在响应用户输入的内容时，会先返回一些与用户输入相关的信息，然后用语言模型总结检索出的信息，再回答用户输入的内容。在这种场景中，模型的输出往往包含大量检索结果中的文本片段。...一是触发匹配机制所需的输出与参考文本的匹配词数：匹配词数越长往往越准确，可以更好地保证从参考文本拷贝的词是正确的输出，减少不必要的触发和计算；更短的匹配，解码步骤更少，潜在加速更快。...研究员们通过实验发现，更加激进的策略（匹配单个词触发，一次拷贝15到20个词）往往能够取得更好的加速比。...表1：检索增强的生成场景下的时间对比 表2：使用缓存的生成场景下的时间对比 研究员们使用通过 OpenAI 接口得到的 Davinci-003 模型的输出结果作为目标输出，以获得高质量的输出。...得到所需输入、输出和参考文本后，研究员们在开源的 LLaMA 语言模型上进行了实验。
简单的来说，就是告诉模型需要做什么任务，输出什么内容。上文我们提及到的离散或连续的模板，本质上就是一种对任务的提示。...在Fine-tuning阶段，则通过交叉信息熵损失函数训练分类器； 短/长文本分类：直接对句子进行归类，例如新闻归类、主题分类、场景识别等； 意图识别：根据给定的问句判断其意图，常用于检索式问答...（句子匹配/成对分类） 常见的匹配类型任务有语义推理、语义蕴含、文本匹配与检索等。...给定两个文本，用于判断其是否存在匹配关系。...，neutral三种推理关系； 文本匹配与检索：输入一个文本，并从数据库中检索与之高相似度匹配的其他句子 3.3 Span Text Prediction（区间预测） 常见的任务类型有抽取式阅读理解、实体抽取
虽然，我们可以通过这个方式将我们搜索的内容（关键词，或抽取为关键词的搜索内容），在数据库存储的每一张图片的向量中进行循环比对，然后再选择相似度最高的结果，但是，这样效率太低了，并不推荐。...借助“内容预测”能力实现的文本交互 聊完 Clip 模型的第一种文本相关应用之后，我们来看看更有效率的方案，借助其内容预测和匹配能力来完成海量图片的文本搜索。...除此之外，Clip 主打理解和匹配图片与文本，还有一类模型，则主打理解图片的内容，并转换为文本。我们可以通过类似 Blip 模型，来将图片进行预先的处理，对每一张图片进行“图片内容描述生成”。...那么，在搜索的时候，就不单单能够通过“关键词”的向量和“图片”向量的相似度来返回结果了，还可以直接使用“关键词”的文本向量和“图片描述”的文本向量进行相似匹配。...强化文本搜索能力 之前的文章里，我们吐槽过，目前的搜索很多都是纯纯的关键词匹配。
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