这是在准备期末考试的时候根据王斌博士翻译的《信息检索导论》（人民邮电出版社出版）和山东大学信息检索实验室的陈竹敏老师的授课课件进行整理的。、归一化计算笔记繁琐。前言1、 IR的两种模式：pull(ad hoc)或者push(filtering)Pull：用户是主动的发起请求，在一个相对稳定的数据集合上进行查询。push：用户事先定义自己的兴
你知道Google的创始人，曾经愿意以不到100万美元的价格，把公司出售给Excite的CEO么？幸好，最终他拒绝了。尽管Google是全球最大的搜索引擎，坐拥近70%的市场份额，它也必须不断进化。看看它，再看看微软，我们便能清晰得发现“搜索技术”未来的路在何方。 语义搜索与搜索的未来 搜索引擎公司接下来的战场是：语义搜索。 这项技术承诺将把全世界的数据链接进入图谱，并整合成一个巨大的数据库。
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2023-10-19 10:49:59
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本节对语义搜索做一个简单的介绍，而后介绍语义数据搜索、混合搜索。该部分理解不深，后续会进一步补充。语义搜索简介什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式，不同的搜索模式之间的技术差异可以分为:对用户需求的表示(query mod
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2024-02-28 09:35:25
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1. 场景概述检索系统存在于我们日常使用的很多产品中，比如商品搜索系统、学术文献检索系等等，本方案提供了检索系统完整实现。限定场景是用户通过输入检索词 Query，快速在海量数据中查找相似文档。所谓语义检索（也称基于向量的检索），是指检索系统不再拘泥于用户 Query 字面本身，而是能精准捕捉到用户 Query 后面的真正意图并以此来搜索，从而更准确地向用户返回最符合的结果。通过使用最先进的语义索
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2024-02-17 09:22:19
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第三代搜索，作为对以Google为代表的第二代搜索范式的超越或者说革新，时下正逼近一个重要的时间拐点。这股范式转型潮流由多条支流组成，其中一个支流是包含本地化搜索、社区内容搜索、知识问答社区等在内的社会化搜索，另一个支流则是人工智能、模式识别、语义分析、神经网络等智能搜索。
可以说，就技术门槛而言，智能搜索代表了下一代搜索的主流趋势。但鉴于基于神经网
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2024-06-03 13:41:56
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2 语义解析式的知识库问答基于语义解析(semantic parsing)的方法是指先利用语义解析理解自然语言问题的语义，将问题转化为具备相同语义的逻辑形式，再通过查询引擎对生成的逻辑形式进行查询处理，得到最终结果。上述过程分别对应语义解析和查询执行两个主要阶段。这类方法的优点在于如果解析成功，则能完整获得提问者的意图，从而精确地返回查询结果。与此同时，将生成的逻辑形式展示给用户可以让用户检验系统
# 实现Java语义检索
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取待检索文本] --> B[预处理文本]
B --> C[构建倒排索引表]
C --> D[检索文本]
D --> E[返回检索结果]
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class TextProcessor {
原创
2024-03-23 07:17:53
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一、系统主界面功能说明 选择图像库：选择当前操作的图像库路径。特征入库、训练模型和语义分类都是基于当前选择路径的图像的。检索时不需要选择图像库路径，是基于数据库存储的图像特征和语义特征检索。打开：打开待检索图片。开始检索：执行图像检索。也可以通过“图像检索”菜单选择对应的算法检索。 单一特征选择：选择单一的图像特征进行检索，包括多种颜色、纹理和形状特征。综合特征检
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2024-07-29 12:06:01
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# PaddleNLP Pipelines 语义检索
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，语义检索作为一种前沿应用，得到了越来越多的关注。语义检索不仅可以帮助用户更有效地查找信息，还能理解查询意图，从而提供更准确的结果。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 PaddleNLP Pipelines 实现语义检索，并通过代码示例来演示这一过程。
## PaddleNLP Pipelines
Elastic Learned Sparse EncodeR（或 ELSER）是一种由 Elastic 训练的 NLP 模型，使你能够使用稀疏向量表示来执行语义搜索。 语义搜索不是根据搜索词进行字面匹配，而是根据搜索查询的意图和上下文含义检索结果。本教程中的说明向你展示了如何使用 ELSER 对数据执行语义搜索。提示：在使用 ELSER v1 进行语义搜索期间，仅考虑每个字段的前 512 个提取的
语义搜索 背景：互联网从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体与实体之间丰富关系的语义万维网。以谷歌为代表的各大搜索引擎公司通过构建知识图谱来改善搜索质量，从而开启了语义搜索之路。 文档检索与语义检索的不同：语义搜索是需要处理更细粒度的结构化语义数据。 &
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2024-01-27 20:34:20
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在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
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2023-07-30 19:09:17
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知识图谱入门 【一】- 认识图谱技术知识图谱入门 【二】- 知识表示与知识建模知识图谱入门 【三】- 知识抽取知识图谱入门 【四】- 知识挖掘知识图谱入门 【五】- 知识存储知识图谱入门 【六】- 知识融合知识图谱入门 【七】- 知识推理知识图谱入门 【八】- 语义搜索知识图谱入门 【九】- 知识问答语义搜索简介什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是
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2024-05-08 15:19:58
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语义搜索是一种解读单词和短语含义的搜索引擎技术。语义搜索的结果将返回与查询含义相匹配的内容，而不是与查询字面意思相匹配的内容。语义搜
原创
精选
2023-12-14 10:01:12
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# NLP 语义检索系统概述
在信息爆炸的时代，如何快速准确地从海量数据中提取出用户所需的信息是一个重要的研究课题。自然语言处理（NLP）作为一项重要的技术，极大地推动了语义检索系统的发展。本文将探讨 NLP 语义检索系统的基本概念和实现方法，并通过实例展示其应用。
## 什么是 NLP 语义检索系统？
NLP 语义检索系统是通过理解和处理自然语言中的语义信息来进行信息检索的系统。它不仅仅依
Google今天对外提及的新搜索算法“Hummingbird（蜂鸟）”是一个非常大的改动，这是它朝着语义搜索迈出的重大一步，Google表示Hummingbird已经让搜索从关键词匹配升级到理解搜索语句的意思和关系上。
Google很早就开始布局有关语义搜索的策略和开发，去年发布的知识图谱（Knowledge Graph）
语义检索的效果确实不错，特别是在非关键词命中的情况下。通过做数据的文本嵌入，然后用向量的做召回。虽然我搜索的是“中国的首都”，
原创
2023-12-21 14:48:51
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# 使用飞桨进行语义检索的教程
在当今的人工智能领域，语义检索技术可以帮助用户更高效地找到相关信息。飞桨是一个开源深度学习框架，它提供了强大的功能来实现语义检索。本文将通过一系列的步骤，教你如何使用飞桨实现语义检索。以下是整件事情的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 环境准备 |
| 2 | 数据加载和预处理 |
| 3 | 模型构
1. 概述 本教程将展示如何在Spring 安全性中检索用户详细信息。当前经过身份验证的用户可以通过 Spring 中的多种不同机制使用。让我们先介绍最常见的解决方案 — 编程访问。 在使用 Spring 安全性构建的应用程序中跟踪登录用户的快速指南。 如何映射 Spring 安全性应用程序的角色和权限：设置、身份验证和注册过程。 2. 在Bean中获取用户 检索当前经过
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2024-05-15 12:06:36
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开启springboot项目首先我这里选择的是jestClient操作elasticsearch这里还有一种方式是通过ElasticsearchRepostiry类似jpa的一种工具接口，但会随着ela的版本的修改而变化代码，所以首选jestClient ok！第一步先导入依赖<dependency>
<groupId>org.springframew
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2024-03-29 19:42:24
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