测试数据集一个文档集一组用于测试的信息需求集合,信息需求可以表示为查询一组相关性判定结果，对应每个查询-文档，通常会赋予一个二值判定结果: 相关/不相关经验发现一般测试的查询数应>=50。无序检索结果的评价准确率和召回率对于一个查询，根据其返回结果可以将整个文档集划分为4部分：相关不相关返回真正例(tp)伪正例(fp)不返回伪反例(fn)真反例(tn)定义：
准确率:P=tp/(tp+fp)
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2024-01-29 15:15:10
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1.准确率和覆盖率覆盖率。准确率。平均覆盖率。平均准确率。 2.浏览距离 这个概念最早在张德的博士论文《万维网信息聚类研究》中看到。其目的是为了评价信息检索系统的易用性。 设有一个信息检
信息检索的评价标准最近在看检索的相关论文，接触到了很多与检索相关的评价准则。整理在此，以供查询以下内容主要来自Wiki for evaluation of an information retrieval system ***1. 基本假设与术语以一个文本检索系统为例，我们事先拥有一堆文档集，并且集合中每篇文档的属性都知道，每篇文档对应的相关文档是哪些也都一清二楚。设想我们查询单篇文档，该文档检索
需求：对文本检索结果进行nDcg指标评估一、数据集从检索系统中选择一组查询和相应的真实相关性评分或点赞量。确保每个查询都有相关性评分或点赞量作为参考。二、具体步骤对于每个查询，使用检索系统进行检索，并按照相关性评分或点赞量进行排序。为每个查询计算相关性的 DCG（Discounted Cumulative Gain）和 IDCG（Ideal DCG）。首先，计算 DCG：将每个检索结果的相关性评分
原创
2023-12-13 15:59:48
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读取文件夹内的所有表，输入想要查询的表名，列出对应表页签，查询对应内容并打印出来import xlrd
print('输入‘x’返回上一步！！！')
while True:
print('\n输入想要查询的表:')
bio_name = input()
with open('dizhi.txt', 'r', encoding="utf8") as f: # 读取txt文件中
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2023-06-08 13:22:06
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特此感谢！同时欢迎各位同志对此文章错误与遗漏之处提出批评建议！创建名为 prac09.py 的文件，在其中编写一个静态查找表的类，该类必须包含静态 查找表的基本操作，同时还要实现顺序查找算法。以下步骤测试上述实现是否正确。初始化一个静态查找表 StaticTable。判断 StaticTable 是否为空。将关键字为(3,5,9,16,17,25,39,42,53)的序列依次存入表 StaticT
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2023-11-29 21:28:43
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import webbrowser, sys, pyperclip
if len(sys.argv) > 1:
address = ' '.join(sys.argv[1:])
#webbrowser.open('http://m')
else:
address = pyperclip.paste()#从粘贴板中获取搜索内容
webbrowser.open('ht
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2023-07-03 16:27:21
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背景由于工作性质，经常面对不同的问题，某些场景下SQL+Excel、常用办公软件不能处理，这时到网上找一些案例，自己动手用python处理。后续，借此博客记录比较典型的处理过程。后续，陆续实际处理的问题，如需求工作中会遇到一种情况，如银行对账流水，系统日志等，可能一天一个，有很多，并且都有表头，实际记录可能要从第n+1行开始。但我们只需要从中找指定条件的少量记录。当然，你可以将所有这些记录都导入数
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2023-09-08 20:48:52
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基础搜索方法：用 pathlib 库搜索文件用 Python 搜索文件时需要使用 pathlib 库的 glob() 函数和 rglob() 函数，glob() 函数可以实现基于文件名的搜索方法，rglob 函数可以实现基于扩展名的搜索方法。from pathlib import Path
base_dir = '/Users/edz/Desktop/'
keywords = '**/*BBC*
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2023-09-08 19:56:44
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BM25算法评估文本检索结果的详细步骤如下：数据准备：收集文本数据集，包括标题、作者和内容等信息。文本预处理：对文本进行预处理操作以便进行后续计算。常见的预处理包括分词、去除停用词（如一些常见的虚词、标点符号等）、词干化（将词汇还原为其原始形式）等。可以使用自然语言处理（NLP）库如NLTK、spaCy等进行预处理操作。构建倒排索引：将预处理后的文本构建成倒排索引，以加速检索。倒排索引是一个词项到
原创
2023-12-16 19:00:50
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全文检索全文检索不同于特定字段的模糊查询，使用全文检索的效率更高，并且能够对于中文进行分词处理haystack 全文检索的框架，支持whoosh、solr、Xapian、Elasticsearc四种全文检索引擎，点击查看官网whoosh 纯Python编写的全文搜索引擎，虽然性能比不上sphinx、xapian、Elasticsearc等，但是无二进制包，程序不会莫名其妙的崩溃，对于小型的站点，w
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2023-06-21 09:42:45
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在本文中，我们将继续进行机器学习讨论，并将重点放在与数据过度拟合相关的问题上，以及控制模型的复杂性，模型评估和错误引入，模型验证和调整以及提高模型性能。 过度拟合过度拟合是预测分析和机器学习中最大的担忧之一。过度拟合是指选择适合训练数据的模型拟合得太好，并且实际上捕获了所有噪声，离群值等的情况。这样的结果是，该模型将很
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2023-10-18 23:15:06
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论文被引用数搜索利用百度学术网页版来检索一个文件夹中的所有论文的被引用数量。 完整代码下载地址：Python批量检索论文被引用数量源码 依赖有beautifulsoup库、regex正则表达式库。使用方法主程序为fileWalk.py。修改程序中workPath值为文件夹绝对路径，如程序中所示，路径中所有区分符号使用\\，但路径末尾没有\\符号。修改文件夹中所有论文文件名为(论文题目).pdf的样
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2024-03-12 06:48:29
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用于评估RAG系统的指标可以大致分为三类：信息检索任务中使用的检索指标（本文的讨论重点）专注于评估生成内容流畅性、相关
原创
2024-10-28 16:33:04
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信息检索任务中使用的检索指标（本文的讨论重点）专注于评估生成内容流畅性、相关性和语义相似性的指标，如BLEU、ROUGE、
原创
精选
2024-09-19 12:11:06
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(每题20分，共100分)1.结合自己的专业领域，举例说明二次文献的作用。二次文献二次文献也称二级文献，它是将大量分散、零乱、无序的一次文献进行整理、浓缩、提炼，并按照一定的逻辑顺序和科学体系加以编排存储，使之系统化，以便于检索利用。其主要类型有目录、索引和文摘等。二次文献具有明显的汇集性、系统性和可检索性，它汇集的不是一次文献本身，而是某个特定范围的一次文献线索。它的重要性在于使查找一次文献所花
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2023-07-31 18:13:03
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1、题记近几年，Elasticsearch(以下简称ES)作为开源的搜索引擎已经在国内得到越来越多的应用推广，在日志分析领域应用场景尤为广泛。传统的数据库Mysql、Oracle或者非关系型数据库Mongo作为基础存储的企业要想实现业务数据的全文检索，该如何实现呢？本文给出架构设计和实现原理。2、理清楚使用ES的初衷2.1 大数据背景下数据量的积累与数据应用疲软矛盾一直存在。大数据的风已经刮了几年
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2023-12-14 20:26:37
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作者：HelloGitHub-追梦人物搜索是一个复杂的功能，但对于一些简单的搜索任务，我们可以使用 Django Model 层提供的一些内置方法来完成。现在我们来为我们的博客提供一个简单的搜索功能。概述博客文章通常包含标题和正文两个部分。当用户输入某个关键词进行搜索后，我们希望为用户显示标题和正文中含有被搜索关键词的全部文章。整个搜索的过程如下：用户在搜素框中输入搜索关键词，假设为 “djang
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2023-09-26 23:28:58
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本周主要介绍前段时间我开发的用于协助文献检索和参考文献编辑的python工具。这一工具主要功能是帮助用户批量检索特定主题的文献，并自动生成参考文献格式以及文章的源连接，并获取论文摘要。在此基础上用户可以将摘要进一步利用谷歌翻译的文档翻译功能将摘要翻译为中文从而快速定位自己需求的论文，并进行进一步的筛选和研究。相对于其他已有类似工具而言，本工具面向IEEE，专业性更强，且参考文献信息生成准确率可以达
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2023-08-31 13:42:37
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文章目录一.信息检索方式(1)线性扫描(2)词项—文档关联矩阵(3)倒排索引二.倒排索引实现及常用语料处理方式(1) 实现目标(2) 完整代码(3) 运行结果 一.信息检索方式(1)线性扫描计算机对于文档内容检索有多种可能的方式，如直接从头遍历至尾端，根据我们输入的关键词提取内容。这类检索方式与我们人类阅读的习惯相同，因此实现简单且很容易被接受。若问你《三国演义》中是否存在’舌战群儒’这一词语，
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2023-11-30 15:54:06
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