本文探讨了Text Embedding和ElasticSearch的向量类型如何用于支持文本相似性搜索。本文将首先概述Text embedding技术，介绍该技术的一些应用场景，最后使用ElasticSearch完成一个简单的基于Text embedding的文本相似性搜索demo。从一开始Elasticsearch就作为全文搜索引擎提供快速而强大的全文搜索功能。在Elasticsearch 7.
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2024-01-08 15:02:37
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文章目录前言相关性打分默认搜索类型：query then fetchdfs query then fetch结论参考文献 前言同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致相关性打分ES使用的打分算法包含了称之为“TF-IDF”的统计信息来帮助计算处于那个索引中的文档的相关性。TFIDF基本思想就是“一个项在文档中出现的次数越多，那么这个文档更加相关；但相关性会被这个项在整个文档库中的次数削弱”
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2024-03-17 16:39:38
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文章目录简介安装初试核心概念文档（Document）语料库（Corpus）向量（Vector）模型（Model）遇到的坑参考文献 简介gensim 是 NLP领域的神器，用于主题建模、文档索引和大型语料库的相似性检索Gensim = Generate Similar，生成相似事物。安装pip install gensim初试提供一份简短的原始语料库，并用"Human computer inter
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2024-01-14 23:35:23
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需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
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2024-03-04 21:51:36
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BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery(); builder.must(QueryBuilders.matchQuery("deleteFlag", DeleteFlagEnum.NOT_DELETE.getValue())); List<Long> ttIds=new ArrayList<
原创
2023-02-04 01:11:03
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六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；从编辑距离的定义上来看，在单词的变化过程中，每个字符的变化都
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2024-04-23 20:59:17
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直方图是一种简单但有效的图像特征表示方法。实现图像内容相似度比较算法的基本思路是：计算两张图像的直方图，并比较它们之间的差异程度。 图像内容相似度比较算法可以通过直方图原理来实现。具体步骤如下：将两幅图像转换为灰度图像。对每幅图像进行直方图均衡化，以增
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2024-06-19 22:26:13
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作者：Chris Hegarty任何向量数据库的核心都是距离函数，它确定两个向量的接近程度。 这些距离函数在索引和搜索期间执行多次。 当合并段或在图表中导航最近邻居时，大部分执行时间都花在比较向量的相似性上。 对这些距离函数进行微观优化是值得的，我们已经从之前类似的优化中受益，例如 参见 SIMD、FMA。随着 Lucene 和 Elasticsearch 最近对标量量化的支持，我们现在比以往任何
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2024-10-09 09:55:28
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一、词项相似度elasticsearch支持拼写纠错，其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算；今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法；二、数据准备计算词项相似度，就需要首先将词项向量化；我们可以使用以下两种方法字符向量化，其将每个字符映射为一个唯一的数字，我们可以直接使用字符编码即可；import numpy as np
def vectorize_words(words):
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2024-03-29 07:21:42
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相似数据检测算法对给定的一对数据序列计算两者之间的相似度([0,1], 1表示完全相同)或距离([0, ), 0表示完全相同)，从而度量数据之间的相似程度。相似数据检测在信息科学领域具有非常重要的应用价值，比如搜索引擎检索结果的聚类与排序、数据聚类与分类、Spam检测、论文剽窃检测、重复数据删除、Delta数据编码等应用。正是由于它的重要性，近年来成为了研
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2024-09-27 01:21:43
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从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章。 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期。数值和字符枚举值)的数据库，它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以。 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成。它们本身是不够的。我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程
Elasticsearch搜索的相关性算分相关性和相关性算分相关性- Relevance
搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进行算分_ score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES5之前，默认的相关性算分 采用TF-IDF，现在采用BM 25词频TFTerm Frequency: 检索词在一 篇文档中出现的频率
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2024-03-27 11:51:00
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ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配摘要标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档、文档里的每个字段或一袋子词。match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语，但这只是故事的一部分。它并不能告诉我们词语之间的关系。考虑下面句子的区别：Sue ate the alligator.The alligator ate sue.Sue never goes any
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2024-01-01 20:26:32
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默认情况下，返回的结果是按照 相关性 进行排序的——最相关的文档排在最前。1.按照字段的值排序在这个案例中，通过时间来对 tweets 进行排序是有意义的，最新的 tweets 排在最前。 我们可以使用 sort 参数进行实现：GET /_search
{
"query" : {
"bool" : {
"fil
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2023-09-20 16:06:04
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一、推荐系统简介推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容；从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。推荐系统使用的是基于邻域的算法，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是基于物品的协同过滤算法；二、数据集准备我
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2024-03-27 05:56:05
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在这篇文章中，我们来讲述 Elasticsearch 中的 suggester。通过使用 suggester，根据提供的文本建议外观相似的字词。 建议功能的某些部分仍在开发中。suggester的 官方文档在地址 Suggesters | Elasticsearch Guide [8.6] | ElasticTerm suggestion 功能适用于一下文本编辑软件。在知道该词语是错误的
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2024-06-12 10:44:15
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在英国，Essay写作难度高，要求逻辑严谨，观点明确，题材新颖，语言清晰、简洁、准确，而中国留学生Essay水平又的确少有能达到同年级的本地学生的程度，所以要写一篇逻辑严谨、印证严密的Essay，难度可想而知。 一篇论Essay重复率一般也被要求控制在10%-20%之间。面对如此严格的查重系统，那么Essay如何降重呢？转述就是方法之一，那么如何通过转述来降重呢？本文致远教育小编来为大家分享
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2024-03-22 19:07:53
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目录ES核心相似度匹配逻辑：分词器选择：IK 分词器分词器使用演示：ik分词器最佳实践：使用minimum_should_match正向匹配度-使用个数正向匹配度-使用百分比逆向匹配组合匹配（Combination)ES核心相似度匹配逻辑：ES的核心相似度匹配逻辑，或者匹配目的，可以不是很严谨的用以下两句话承载。局部常见：该单词在文档中多次出现全局罕见：该单词在语料库中出现的次数并不多。详见：El
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2024-01-15 09:55:36
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一、概念： 1、相关性： 确切地说，应该加限定词，应该称作，已匹配到的内容的相关性。通俗地讲，就是已匹配到的内容跟要搜索的词（或句子）像不像。其中，已匹配到的内容，是指那些匹配了部分的搜索词的内容，或者完全和搜索词一模一样，这样就算匹配。而这个“像不像”，有一模一样，9分像，3分像的区别，而这个到底有多像，就
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2024-03-11 15:11:32
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作者：Radovan Ondas，Bernhard Suhm想象一下能够用屏幕快照模仿名人的样子。 用户可以使用该图片快速找到符合该款式的在线销售服装。 但是，这不是今天的搜索体验。客户很难找到他们需要的东西，如果找不到，他们就会离开。 他们中的一些人不记得他们要找的东西的名称（关键字），但对它的外观或实际图像有一个想法。 借助 Elastic 中的一项集成功能向量搜索，组织可以实施相似图像搜索。
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2024-03-26 14:29:54
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