# PaddleNLP多路召回
在自然语言处理（NLP）中，召回是指从大规模的候选集中找出一些相关的文本片段，用于后续的处理任务，如问答系统、文本生成等。为了提高召回的效果，PaddleNLP提供了多路召回的功能，即同时使用多种召回策略来增强召回的效果。本文将介绍PaddleNLP多路召回的原理和使用方法，并通过代码示例加以说明。
## 多路召回的原理
PaddleNLP多路召回的原理是通过
原创
2024-01-29 12:29:04
58阅读
一、多路召回介绍采用不同的召回策略，分别召回商品集，然后再进行排序。下图是多路召回的示意图：本次比赛采取的多路召回为5路召回，分别是：Youtube DNN 召回基于文章的召回文章的协同过滤基于文章embedding的召回基于用户的召回用户的协同过滤用户embedding二、Youtube DNN召回由两层深度网络组成，先粗排，然后再精排。基本架构如下：三、基于文章的召回 通过协同过滤，Embed
普通搜索 VS 向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。相较于普通搜索（基于词元和倒排索引），向量搜索会成为一个革命者代替它（们）的位置，还是会与它互补，并有机的整合在一起呢？overview首先，我们先来了解一下这两种搜索方案的特点以及各自的优缺点
转载
2024-07-16 19:17:45
661阅读
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个
一文彻底了解基于内容的召回通路：Content Based
目录1. 前言2. 构建画像3. 内容召回的算法1. 前言在之前总结过协同过滤的召回通路后，今天我们来总结下召回策略中的重头戏：基于内容的召回通路，也即我们常说的基于标签的召回。这里就要涉及两个一直很流行的词汇：用户画像User Profile和物品画像Item Profile。说回推荐系统，它
##内容回顾#1、网络传输的两个阶段
1、wait_data 耗时最长
2、copy_data 是一个本地IO操作 速度非常快
recv 先wait 在copy
send直接copy系统缓存 就结束
#2、阻塞IO模型
当执行recv/zccept 时 程序阻塞在原地 知道数据到达为止
默认情况下就是IO模型，效率低
#2-1、解决方案：线程池/进程池
线程可以解决一定范围的并发量，但是
转载
2024-08-20 23:02:03
43阅读
在学习Netty之前首先要了解Java中I/O的一些基本概念。 1.同步与异步、阻塞和非阻塞Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 I/O 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。在 BIO,NIO,AIO 之前先来了解一下：同步与异步，阻塞与
转载
2024-10-09 09:04:18
64阅读
写在前面ElasticSearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，在日常工作和学习中扮演着非常重要的角色，鉴于此本篇将从ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询等角度来进行介绍。ElasticSearch简介ElasticSearch是一款基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，采用Java编写
转载
2024-07-19 06:42:35
246阅读
多路召回前言问题导向：为什么要做召回？为什么要做多路召回？多路召回的策略如何选定？YouTubednn怎么计算Embedding向量？每一路召回的k值怎么选定?多路召回的结果怎么融合？推荐系统流程：所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略，我们在设计召回层的时候
文章目录一、什么是EGES召回二、为什么我们需要双塔召回三、EGES过程与优化点采样用户行为序列构建物料的有向图随机游走生成物料序列利用word2vec生成物料embedding(之前用序列生成正负样本）；四、其他loss设置特征改进新物料冷启动embedding五、离线评估 一、什么是EGES召回上一篇我们提到DSSM召回，是经典的U2I召回，这一篇EGES是I2I召回。 通过用户行为日志取得
转载
2024-08-20 22:20:59
697阅读
在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
转载
2024-03-16 22:38:04
714阅读
机器学习：利用Logistic Regression(逻辑回归)实现多分类 文章目录机器学习：利用Logistic Regression(逻辑回归)实现多分类1.Logistic Regression的引入2.损失函数3.梯度下降法4.参数更新5 多分类器介绍5.1 一对一分类器(OvO）5.1 一对其余分类器(OvR)6 Python实战(Iris数据集准确率93%)6.1 读取数据集(划分训练
转载
2024-02-19 22:00:45
85阅读
在这篇博文中，我将深入探讨“java 召回多路并行和单路并行获取资源的方式”的相关内容，帮助大家理解这些方法的逻辑和实现。
## 协议背景
在 Java 系统中，资源的获取方式对于性能和效率至关重要。随着技术的发展，我们见证了多个协议和方法的进步，可以通过并行和单路的方式实现资源召回。以下是协议发展时间轴：
```mermaid
timeline
title 协议发展时间轴
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；
原创
精选
2023-02-22 10:07:41
1312阅读
FM怎么用在召回中？极简的模式第一，离线训练。这个过程跟在排序阶段采用FM模型的离线训练过程是一样的，比如可以使用线上收集到的用户点击数据来作为训练数据，线下训练一个完整的FM模型。在召回阶段，我们想要的其实是：每个特征和这个特征对应的训练好的embedding向量。这个可以存好待用。如果将推荐系统做个很高层级的抽象的话，可以表达成学习如下形式的映射函数：意思是，我们利用用户（User）相关的特征
1、准确率与召回率（Precision & Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，
机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标有：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。机器学习评估指标大全所有事情都需要评估好坏，尤其是量化的评估指标。高考成绩用来评估学生的学习能力杠铃的重量用来评估肌肉的力量跑分用来评估手机的综合性能 机器学习有很多评估的指标。
转载
2024-06-20 20:36:09
96阅读
提出的前提 用户搜索query时，搜索系统一般会先对query进行分词，如果query分词的term命中倒排索引，则相应的doc即可被召回。 这种方法简单有效，一般情况下相对准确，但也有明显的不足：相同的意图往往有不同的query表达方式，仅依靠字面分词匹配，会损失一定的召回。 在候选量有限的情况下非常容易出现空结果或少召回的情况。电商领域中常见的关键词堆砌问题虽然可以缓解少召回的问题，但召回结果
转载
2024-04-08 08:06:55
184阅读
目录paddle调用ERNIE安装paddle和paddlenlp（下载）加载ERNIE预训练模型tokenizer获取文本语义特征向量表示ERNIEKIT实践安装、配置nltk下载ERNIEKIT源码运行ERNIEKIT paddle调用ERNIE安装paddle和paddlenlppip安装paddlepaddle和paddlenlp： 版本： paddle.version: 2.2.2 p
转载
2023-11-18 22:07:04
75阅读
在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。俗话说“物以类聚、人以群分”，拿看电影这个例子来说，如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影，另外有个人也都喜欢这些电影，而且他还喜欢《
转载
2023-08-24 13:23:34
186阅读
