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。
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
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
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
# 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 {
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
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。 &
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
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
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”，
2.基于空间向量的余弦算法2.1算法步骤预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。2.2步骤简介2.2.1预处理预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献
向量搜索在最新的 Elasticsearch 的发布版中有很多新的提高。在我之前的文章：Elasticsearch：使用向量搜索来查询及比较文字 - NLP text embeddingElasticsearch：使用向量搜索来搜索图片及文字有详细的应用案例介绍。究其本质它使用了向量搜索。它首先把我们想要搜索的字段进行向量化，然后在搜索时再对搜索的词也进行向量化。通过对向量的搜索，我们可以找出最匹
### PaddleNLP Linux 可视化语义检索实现流程
为了帮助你实现“PaddleNLP Linux 可视化语义检索”，我将为你提供一个详细的步骤流程，以及每一步所需的代码和相关注释。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装 PaddlePaddle 和 PaddleNLP | 配置和安装所需的环境和库 |
| 2. 数据准备 |
如何在Docker中搭建PaddleNLP语义检索系统
一、整体流程
下面是搭建PaddleNLP语义检索系统的整体流程：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Docker |
| 步骤二 | 创建Docker镜像 |
| 步骤三 | 配置PaddleNLP语义检索系统 |
| 步骤四 | 启动PaddleNLP语义检索系统 |
二、步骤详解
1. 安
文章目录前言一、简介二、语义数据搜索1.Data web2.三元组存储3.存储和索引三、混合搜索1.数据模型2.DB和IR的轻量级集成3.生混合搜索系统 – 挑战 前言一、简介流程图二、语义数据搜索1.Data web数据以结构化的形式发布和链接在一起数据的含义和关系在形式化的模型中有详细说明语义是基于标准化的逻辑语言,从而确保明确的形式化解析W3C联盟完成语言和协议的标准化语义数据搜索具有以下
目前的搜索引擎给用户带来的使用体验是，用户在搜索时需要一定的技巧，不然很难搜到令自己满意的结果。比如当我们要搜索关于“在草原上奔跑的马”的视频，以百度为例，得到的结果全是通过标签匹配到的结果，有的视频甚至连一根草一匹马都没有，只是播放一首关于草原牧马的歌曲，这样的搜索结果不说是毫无意义的吧，至少是令人反感。不仅如此，如果我们要包含“俯视角草原
CVPR2020论文解析：视频语义检索 Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00392.pdf 摘要 随着视频在网络上的迅速出现，视频与
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2020-03-23 19:54:00
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通常情况下，全文检索引擎我们一般会用ES组件（传送门：SpringBoot系列——ElasticSear
原创
2022-08-22 17:59:09
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# 使用Python Sentence-Transformers检索语义相似文本
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## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）领域，文本语义相似性是一个重要的任务。通过衡量两个句子之间的相似性，我们可以实现文本分类、问答系统、信息检索等多种应用。
本文将指导你如何使用Python Sentence-Transformers库来实现语义相似文本的检索。我们将介绍整个流程，并提供每一步所
原创
2023-08-21 11:10:57
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