1.什么是lucene Lucene是Apache的一个全文检索引擎（核心组件）工具包（jar包、类库），通过lucene可以让程序员快速开发一个全文检索功能。它不能独立运行，不能单独对外提供服务。2.全文检索的定义 全文检索首先对要搜索的文档进行分词，然后形成索引，通过查询索引来查询文档。比如：字典，字典的偏旁部首页，就类似于luence的索引；字典的具体内容，就类似于luence的文档内容
本文主要聚焦于根据搜索条件从Pubmed、Web of Science、 Embase和Scopus上查询文献，并将题录信息和摘要导出，一并导入endnote形成自己的数据库，进而进行下一步的文献综述工作。本文使用的是endnote 20版本。本文假设你已经知道了要做文献综述的研究领域应该使用那些检索词，举个简单的例子，比如说我想做传染病模型领域的文献综述，确定了检索词"Infection"/"I
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2024-07-10 07:18:14
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使用 LangChain 实现基于嵌入（embedding）的检索功能，是一个在自然语言处理和信息检索领域日益重要的话题。这篇博文将详细记录如何构建这样的系统，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及迁移指南等方面的破解步骤。
### 环境预检
在正式开始之前，我们需要确认系统环境是否满足运行要求。以下是我们的思维导图，展现了硬件和软件的基本要求以及它们之间的关系。
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全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。 对于搜索，按被搜索的资源类型，分为两种：可以分为文本类型和多媒体类型。 全文检索（Full-Text Retrieval）是指以文本作为检索对象，找出含有指定词汇的文本。全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。 关于全文
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2024-08-21 14:01:22
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2. Image Retrieval主要提出了一种从粗糙到细致的检索方案（coarse-to-fine）。H层首先被二值化： 粗糙检索是用H层的二分哈希码，相似性用hamming距离衡量。待检索图像设为I，将I和所有的图像的对应H层编码进行比对后，选择出hamming距离小于一个阈值的m个构成一个池，其中包含了这m个比较相似的图像。 &nbs
最近几年向量召回（embedding–based retrieval，dense encoder）在IR领域大放异彩，已经是各个公开数据集的SOTA。相比传统的query分词–>倒章还不错。
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2023-12-16 11:56:08
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在使用计算机进行检索访问时，使用一些特定的方法往往能加快搜索的速度。计算机检索基本检索方法主要有布尔检索、截词检索、原文检索、加权和聚类检索、扩检和缩检。中文名检索访问方法外文名Retrieval access method基本释义计算机检索时用于加快速度的方法归属学科计算机技术相关概念目 的加快搜索的速度检索访问方法布尔检索编辑语音利用布尔逻辑算符进
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2024-06-26 06:06:54
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纯参数化语言模型（LLM）将从大量语料库中获取的世界知识存储在模型的参数中。知识更新滞后：大型语言模型通常基于固定的训练数据集，这意味着它们的知识是截止到某个时间点的。对于需要最新信息的场景，这些模型可能无法提供及时的更新。模型幻觉：大型语言模型有时会生成看似合理但实际上是错误的信息。数据覆盖
最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
1 文本Embedding
将整个文本转化为实数向量的技术。
Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。
◉ 优质的Embedding通常会让语义相似的文本在空间中彼此接近
◉ 优质的Embedding相似的语义关系可以通过向量的算术运算来表示：
2 文本Embedding模型的演进与选型
目前的
原创
2024-04-14 17:30:55
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文章目录词向量One-Hot Encoding学习资料要点缺点Word2Vec学习资料要点负采样（negative sampling）与分层softmax（hierarchical softmax）FastText学习资料要点Glove学习资料要点Glove对比Word2VecELMo、GPT、BERT学习资料要点难题一难题二句子、文章的表示BoW、TF-IDF学习资料要点BoWTF-IDFLS
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2023-11-03 18:23:13
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文章目录Embedding概念经典Embedding方法Word2VecWord2Vec介绍Word2Vec如何生成样本Word2Vec 模型的结构Word2Vec如何提取词向量Item2Vec Embedding概念什么是embedding？ Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，我这里说的对象可以是一个词、一件物品、一部电影等等。 一件物品能被向量表示
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2024-02-20 11:26:31
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文章目录集合（set）命令集合间的操作内部编码使用场景有序集合命令集合间的操作内部编码使用场景键管理键重命名键过期迁移键遍历键数据库管理 集合（set）集合（set）类型是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。集合支持多个集合取交集、差集、并集。如下图所示：命令添加元素## 命令：sadd key eleme
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2024-06-04 10:49:38
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