近年来与传统的检索模型和反馈方法相比，大规模预训练的效果有了显著提高。不过这些结果主要是基于 MS Macro/ TREC[1] 设置，非常特殊，我们对模型为什么好的理解是分散的。
bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法，再用简单的话来描述下bm25算法：我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数，我们的做法是，先对query进行切分，得到单词$q_i$，然后单词的分数由3部分组成：
在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF 应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域，目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重（Weighting）表示方法，但是 TF-IDF 作为一个古董方法，依然在很多应用中发挥着不可替代的作用. TF-IDF 一般是文本处理领域初学者入门阶段就会了解到的概念, 了解和掌握 TF-IDF 算法, 能够帮助初学者更快地理解其它更加深入复杂的文本挖掘算法和模型. 以下我会从 TF-IDF 的应用背景, TF-IDF 的发现历史, 算法公式及其变种, TF-IDF 的应用几个方面来介绍和展开讨论.
BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式，思路比较简单，主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。
QA可以分为Close-domain QA和Open-domain QA，前者一般限制在某个特定领域，有一个给定的该领域的知识库，比如医院里的问答机器人，只负责回答医疗相关问题，甚至只负责回答该医院的一些说明性问题，再比如我们在淘宝上的智能客服，甚至只能在它给定的一个问题集合里面问问题；而Open-domain QA则是我们可以问任何事实性问题，一般是给你一个海量文本的语料库，比方Wikipedia/百度百科，让你从这个里面去找回答任意非主观问题的答案，这显然就困难地多。总结一下，Open-domain QA的定义：
在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。请注意，基准测试的任务并不简单，不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。
目的 给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。 理论知识 文本检索（text retrieve）的常用策略是：用一个ranking function根据
ES 5.0 之前，默认的相关性算分采用的是 TF-IDF，而之后则默认采用 BM25。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 \_score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
我这个版本之前还没发到pypi，因此用起来比较麻烦。不能直接pip install **。而github上已有的bm25相关package都是低速版本，我的版本是有倒排索引来加速计算bm25得分的。因此今天把自己的库发到pypi了。过程相当顺利，没有审查，几分钟就制作好了。感叹国外的基础设施真是优秀！
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
本文基于Arxiv上的一篇论文NLP From Scratch Without Large-Scale Pretraining: A Simple and Efficient Framework，清华的几位研究者提出一种任务驱动的语言模型TLM（Task-driven Language Modeling）。不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM
今天要学习的，第一部分是排序相关的功能，第二部分则是跟排序密切相关的另一块功能，评分算法。又是算法了，也就是说，又是一大块的理论知识了。今天的文章不长，因为我们的功能测试非常少，但却很重要，因为我们要讲到的理论算法是现在最主流的，也是各种搜索引擎的都在使用的核心算法。如果真的踫到懂行的，确实是用过搜索引擎的面试官，这一块内容绝对是必问内容之一，这么说是不是就很兴奋啦？
git clone https://github.com/MachineLP/TextMatch cd TextMatch export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:../TextMatch python tests/core_test/text_search_test.py tests/core_test/text_search_test.py import sys from textmatch.core.text_match import TextMatch from textma
虽然以SentenceBERT为代表的语义向量检索展现出了超越传统的以BM25为代表的稀疏向量检索的性能，但是还没有人研究过索引量和向量维数对稠密向量检索性能的影响。
本文简述一下搜索引擎的搭建过程，具体描述的搜索是文本类型的搜索，而非网页搜索。对于网页搜索的排序，需要有很多考虑，例如pagerank算法，会优先考虑web站点的重要性。文本搜索一般为关键词检索，再根据文本的相似性对搜索得到的文本进行重排序。搜索的方法有很多，排序的方法也有很多，本文介绍最简单的搜索引擎搭建。 搜索引擎在互联网信息爆炸的时代起到了重要的作用，帮助我们进行信息过滤、信息抽取等。本文使用百度知道数据进行实验，用户输入Query请求，系统返回最为相近的百度知道问题。数据预先通过web爬虫获取。下面
问答是对话的重要任务之一，封闭的垂直领域可以构建问题库，通过检索召回、排序的方式回答，然而到了开放域，怎么既利用外部知识，又能够应对多样的问题，前有kbqa，利用结构化的知识库和语义链接，然而这是最优的么？而最近流行的大模型，如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力，那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢，其实主要面临两个问题，1）检索什么知识，怎么检索。2）怎么讲检索知识加入。
在实践中，无论是搜索问题，还是文本问题，如何找到相似的文本都是一个常见的场景，但TFIDF文本相似度计算用多了，年轻人往往会不记得曾经的经典。
这个视频展示了 Elastic 中的 ELSER 和 Q&A 模型，它们是两个基于自然语言处理的模型，可以提供高度相关的搜索结果和准确的问题回答，而不需要依赖 OpenAI 的服务。ELSER 是一个基于词扩展的语义搜索模型，它可以通过扩展查询中的关键词，找到与查询意图最匹配的文本。Q&A 模型则是常用的NLP模型，它可以从 ELSER 检索到的文本片段中提取出问题的答案。视频中演示了几个不同的查询，比较了 ELSER 和 BM25 的结果，并展示了 Q&A 模型如何从返回的文本中找到答案。BM25 是一个传统的基于词频和逆文档频率的搜索算法，它只关注查询中的关键词，而不考虑其在语料库中的近似程度。因此，BM25 的结果往往不够相关或准确。
前言 随着互联网的深入发展，人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息，正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口，已然经历了20多年的发展，并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
比如：同样输入“锤子”，工匠期望的是钉子对应的“锤子”，老罗的粉丝期望的是“锤子科技”、“锤子便签”、“锤子手机”等。
摘要 本次分享主要会介绍一下ES是如何帮我们完成NLP的任务的。在做NLP相关任务的时候，ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索，需要使用一些与语义相关的方法进行改进。但是ES的很多特性对我们优化搜索
Elasticsearch 5 之前的版本，评分机制或者打分模型基于 TF-IDF 实现。
全球性的搜索引擎 Google，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称 Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google 正是通过 PageRank 算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。本文将介绍有关搜索引擎排序的相关技术内容。
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论文中首先总结了之前的工作中对用户和资源的profile构建的方法，用户和资源的profile的tag的权重计算方法有TF、TF-IDF、BM25，以及用户兴趣和资源相似性的计算方法，但这些方法都存在一定的局限性。 TF方法：对于标注比较频繁或者比较活跃的用户，经常使用某些tag标注。如果使用TF计算tag的权重，那么，对于不经常标注资源的用户，其偏好的标签权重必定比活跃的用户tag小很多。
欢迎来到「澜舟NLP论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
本文对预训练模型在召回(retrieval), 排序(re-ranking)，以及其他部分的应用做一个总结，参考学长们的综述：Pre-training Methods in Information Retrieval[1]
我们知道, 在使用倒排索引做召回时, 会应用文本相似度公式打分, 比如Lucene默认的bm25.
具体到新词提取中，给定字符串S作为词语选取，X定义为左边可能出现的字符（左邻字），则成H(X)为S的左信息熵。
ElasticSearch 是由 Lucene 包装上分布式复制一致性算法等附加功能，构成的开源搜索引擎系统。
原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。
TextMatch is a semantic matching model library for QA & text search … It’s easy to train models and to export representation vectors.
以上就是python搜索模块的查询方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
导语 | Elasticsearch（下文简称ES） 是当前热门的开源全文搜索引擎，利用它我们可以方便快捷搭建出搜索平台，但通用的配置还需要根据平台内容的具体情况做进一步优化，才能产生令用户满意的搜索结果。下文将介绍对 ES 搜索排名的优化实践，希望与大家一同交流。
虽然使用 ES 可以非常方便快速地搭建出搜索平台，但搜出来的结果往往不符合预期。因为 ES 是一个通用的全文搜索引擎，它无法理解被搜索的内容，通用的配置也无法适合所有内容的搜索。所以 ES 在搜索中的应用需要针对具体的平台做很多的优化才可以达到良好的效果。
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，一项用于筛选和分析文献的AI工具paperai，冲上了Reddit热榜。 原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。 对于这一项工具，开发者说： 帮助研究人员从枯燥乏味的文献筛选中解放出来，让他们可以更加专注于核心工作。 这又是一项什么神仙工具？让我们来仔细看看。 Kaggle CORD-19斩获6项大奖 Kaggle CORD-19挑战赛，全称是COVID-19开放研究数据集挑战赛。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
elasticsearch 提供了几个内置的分词器：standard analyzer(标准分词器)、simple analyzer(简单分词器)、whitespace analyzer（空格分词器）、language analyzer（语言分词器）
正如大多数矢量搜索供应商所宣传的那样，语义搜索系统的基本设计有两个简单的（这很讽刺） 步骤：
Elasticsearch作为分布式搜索引擎可以说应用非常广了，可以用于站内搜索，日志查询等功能。本文将着重介绍Elasticsearch的搜索与聚合功能。
策略上需要通过自定义expression动态调整文本相似度算法, 而文本相似度算法对每个匹配(match query)都调用一次, 假设一个request中有10个match query, 每个match query平均匹配10w个文档(我们假设的极端些), 那么一个request会调用打分公式100w次.
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。
新发现、新理论的研究论文发表数量呈指数型增长，并且论文被引用量(H-index)通常被学术界衡量论文的影响力贡献程度。然而，随着学术界的竞争越来越激烈，部分期刊中出现了一种“强制引用”的情况，也是就论文作者需要引用该期刊的相关文章，以提高期刊的影响因子。这些行为是对任何科学家和技术人员所要求的最高诚信的冒犯，并且如果任其发展，可能会破坏公众的信任并阻碍科学技术的未来发展。该竞赛是该系列竞赛中的第一场竞赛，探讨了网络搜索和数据挖掘技术在多大程度上可以用来区分多余的引文和真实的引用识别。赛题详解可参考：https://biendata.com/competition/wsdm2020/
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