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腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询

上周《玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询》推出后,有同学提到了annoy,我其实并没有用annoy,不过对annoy很感兴趣,所以决定用annoy试一下腾讯 AI Lab 词向量。 学习一个东西最直接的方法就是从官方文档走起:https:github.comspotifyannoy , Annoy是Spotify开源的一个用于近似最近邻查询的C++Python工具,对内存使用进行了优化 , 1.15.2),以下是Annoy初探。 安装annoy很简单,在virtuenv虚拟环境中直接:pip install annoy,然后大概可以按着官方文档体验一下最简单的case了:In : import randomIn : from annoy that really sets Annoy apart: it has the ability to use static files as indexes.

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教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索:近似最近邻算法

我们会使用的 Python 库是 Annoy 和 Imdb。对于我的语料库,我会使用词嵌入对,但该说明实际上适用于任何类型的嵌入:如音乐推荐引擎需要用到的歌曲嵌入,甚至以图搜图中的图片嵌入。 这里我们将生成 lmdb 图和 Annoy 索引。1. 首先需要找到嵌入的长度,它会被用来做实例化 Annoy 的索引。2. 确保我们在当前路径中没有 Annoy 索引或 lmdb 图。4. 将嵌入文件中的每一个 key 和向量添加至 lmdb 图和 Annoy 索引。5. 构建和保存 Annoy 索引。 索引和 lmdb 图我们已经生成了 Annoy 索引和 lmdb 图,现在我们来写一个脚本使用它们进行推断。 用 get_item_vector(id) 获取 Annoy 对应的向量;3. 用 a.get_nns_by_vector(v, num_results) 获取 Annoy 的最近邻。

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    如何在Python中快速进行语料库搜索:近似最近邻算法

    这里我们将生成 lmdb 图和 Annoy 索引。1. 首先需要找到嵌入的长度,它会被用来做实例化 Annoy 的索引。2. 确保我们在当前路径中没有 Annoy 索引或 lmdb 图。4. 将嵌入文件中的每一个 key 和向量添加至 lmdb 图和 Annoy 索引。5. 构建和保存 Annoy 索引。 写该脚本与我们现在在做的不那么相关,因此我已经推导出整个脚本,如下:测试 Annoy 索引和 lmdb 图我们已经生成了 Annoy 索引和 lmdb 图,现在我们来写一个脚本使用它们进行推断。 用 get_item_vector(id) 获取 Annoy 对应的向量;3. 用 a.get_nns_by_vector(v, num_results) 获取 Annoy 的最近邻。 现在我们可以使用 Annoy 索引和 lmdb 图,获取查询的最近邻!

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    玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏)

    上一篇文章《腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询》结束后,觉得可以通过Annoy做一点有趣的事,把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上,作为AINLP公众号聊天机器人的新技能, 毕竟这是word2vec,或者词向量中很有意思的一个特性,刚好,Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口: get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1, 通过Annoy,我把这个服务做到线上,现在可以在AINLP公众号后台测试,结果看起来也还不错:“机场-飞机+火车=高铁站”:? 当然,Annoy的topk最近邻结果是不完全精确的,有两个参数对查询结果影响较大:n_trees 和 search_kThere are just two main parameters needed to tune Annoy: the number of trees n_trees and the number of nodes to inspect during searching search_k.n_trees

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    Milvus 社区周报- Week 13, 2020

    | 研发进展IVF PQ HNSW Annoy 的删除功能开发结束 GPU Flat IVF Flat SQ8 SQ8H 删除功能,开发中 Milvus Server QPS 优化,初步完成

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    TOP20你用了几个?Python人工智能与机器学习开源项目

    Contributors: 39 (86% up), Commits: 1960, Github URL: Deap Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah Contributors: 35 (46% up), Commits: 527, Github URL: Annoy PyBrain:一种模块化的机器学习库,使用简单,支持用户测试和分析自己的算法。

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    贝壳找房基于Milvus的向量搜索实践(一)

    1.名词解释Milvus:一种基于Faiss,NMSLIB 和 Annoy的相似特征向量搜索引擎。 Milvus引擎简介如图1所示,Milvus基于Faiss、Annoy等比较成熟的开源库,并针对性做了定制,支持结构化查询、多模查询等业界比较急需的功能;Milvus支持cpu、gpu、arm等多种类型的处理器

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    Seurat Weekly NO.07 || V4 新特性

    FindNeighbors用于识别k近邻的默认方法被设置为annoy。这是一种近似最近邻方法,广泛应用于高维分析,包括单细胞分析。 广泛的社区基准测试表明,annoy极大地提高了邻居发现的速度并减少了内存需求,对下游结果的影响可以忽略不计(当然会有些许不同),这与我们的分析和测试是一致的。

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    微小型家庭陪伴娱乐机器人-2021-

    He stays by your side.To keep you company, to surprise you, and yes, sometimes to annoy you.Just like

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    图像搜索|高维空间最近邻逼近搜索算法

    关于这方面的算法有很多,比如Annoy, scikit-learn ,hnswlib, nmslib等等。

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    英语口语

    :excited, annoy, surprised (falling tone Really?–>sarcastic ; Rising tone Really?

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    机器学习必备:前20名Python人工智能和机器学习开源项目

    Annoy(Approximate Nearest Neighbor Oh Yeah)是一个C++库,它使用Python绑定来搜索接近给定查询点的空间点。 贡献者:35(上升46%),提交:527,Github网址:Annoy。19. PyBrain是Python的模块化机器学习库。

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    Top 20-Python 机器学习开源项目

    Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 是一个带有 Python 绑定的 C++ 库,用于在空间中找到和已知的查询点临近的点。 提交数: 365, Contributors: 24, Github 链接: Annoy(https:github.comspotifyannoy)19.

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    数学--数论--HDU 4675 GCD of Sequence

    In order not to annoy Bob, she only wants to know the answer modulo 1000000007.Bob can not solve the

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    重磅!Milvus 论文入选数据库顶会 SIGMOD’21

    Milvus 不仅集成了业界成熟的向量相似度搜索技术(如 Faiss、NMSLIB 和 Annoy 等),而且还对高性能计算框架进行了大幅度优化,支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询,具有高度灵活

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    词向量游戏:梅西-阿根廷+葡萄牙=?

    关于词向量、相似词、相似度、词语加减,这里写了一些文章:相似词查询:玩转腾讯 AI Lab 中文词向量玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询玩转腾讯词向量

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    基于 Google Colab 的 Milvus 使用教程

    Milvus 简介Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎,集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库,并提供了一整套简单直观的 API。

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    霸榜 GitHub,狂揽6000星,这是今年最值得关注的开源项目!

    Milvus 集成了业界最全的向量索引库,包括 Faiss、 Annoy、和 Hnswlib 等。还提供了一整套简单直观的 API,用户可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。

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    相似问答检索——汽车之家的 Milvus 实践

    在整个语义匹配搜索的实践过程中,我们也调研试用了 Annoy、Faiss、Elasticsearch(dense_vector) 和 Milvus 等工具。 其中,Milvus 不仅集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等向量索引算法库,而且提供了统一易用的接口、向量数据的高效管理和高性能部署等功能,能够较好地满足我们的项目需求,大大节约了开发成本。

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