之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介

微软方案VC 原文:http://www.cnblogs.com/eaglet/archive/2013/01/10/2854224.html 从 http://ifilter.codeplex.com/ 下载release 程序后,打开报错,需要注册 ExtractText.dll  , regsvr32 ExtractText.dll Perl 方案 https://sourceforge.net/projects/docx2txt/

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性

为何需要Query改写 Query分析是搜索引擎的一个重要模块,对搜索结果的覆盖率和相关性至关重要.搜索引擎的检索过程包含了两个重要的阶段:匹配和排序.匹配也叫召回,表示根据用户的查询条件,尽可能多地匹配出主题相关的文档,尽可能少地匹配出主题不相关的文档.排序是指对召回阶段返回的文档集合进行合理的排序,把最满足用户意图的结果尽可能排到前面.Query分析的主要目标是为匹配过程提供必要的知识和信息,同时兼顾后面的排序过程,为排序模型提供原始特征. Query改写是Query分析的一个重要组成部分.

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用.本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在DiDi Food业务中的模型效果对比. 匹配模型包括:1. 基于表征的深度匹配模型:2. 基于交互的深度匹配模型:3. 同时基于表征与交互的深度模型.文章最后会介绍目前搜索匹配算法在 DiDi Food 业务中的一些效果. 1. 搜索相关性 搜索相关性模型本质上是一个匹配的过程,即用户通过一个具体请求,例如发送一个 query 来抽取想

一.keyword 字段和keyword数据类型    1.测试准备数据 POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01&q

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介

目录 0. 引言 1. 组合查询 2. 全文搜索 2.1 Match 2.2 Match Phase 2.3 Multi Match 2.4 Query String 2.5 Simple Query String 3. 词项查询 3.1 Range query 3.2 Term query 0. 引言 Elasticsearch 提供了强大的查询语言 Query DSL(Domian Specific Language).Query DSL 是基于 JSON 数据格式来描述查询条件.本文的主要

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

Match Query match查询接受文本/数值/日期 { "match" : { "message" : "this is a test" } } match支持三种类型: boolean, phrase,phrase_prefix boolean match查询默认是boolean查询.这意味着现有的文本已通过分析,分析的整个过程就形成了文本的布尔查询(逻辑查询).operator可以是and和or(默认是or)

超链接简单来讲就是内容链接,通过设置超链接可以实现对象与网页.站点之间的连接.链接目标可以是网页.图片.邮件地址.文件夹或者是应用程序.设置链接的对象可以是文本或者图片. 在以下内容中,我将介绍如何用C#编程语言对Word文档中的文本和图片进行超链接设置.执行该操作需要使用免费版组件Spire.Doc for. NET,可在这里下载安装(https://www.e-iceblue.cn/Downloads/Free-Spire-Doc-NET.html) 1.添加文本超链接 步骤一:创建一个Do

启用全文本搜索支持 create table text( -> id int not null auto_increment, -> texts text null, -> primary key(id), -> fulltext(texts))engine=myisam; fulltext(texts)指示对他进行索引,engine=myisam指示用myisam搜索引擎.最常用的两个引擎是MyISAM和InnoDB 进行全文本搜索 match()指定被搜索的列,against指

读了一篇paper,MSRA的Wei Wu的一篇<Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata>.是关于Ranking Relevence方面的文章.下面简单讲下我对这篇文章的理解,对这方面感兴趣的小伙伴们可以交流一下. 1. Abstract 这篇文章的重点在于使用query-doc的点击二部图,结合query/doc的meta数据(组织成multiple t

Elasticsearch Reference [6.2] » Query DSL 参考官方文档 :https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html 一.组合查询 Compound queries Constant Score Query 指定_score分数查询 GET /_search { "query": { "constant_score&

在Java操作Word书签(一)中介绍了给Word中的特定段落或文字添加书签.读取及删除已有书签的方法,本文将继续介绍Java 操作Word书签的方法,即如何给已有的书签添加内容,包括添加文本.图片.表格等. 使用工具:Free Spire.Doc for Java (免费版) Jar文件获取及导入: 方法1: 通过官网下载jar文件包.下载后,解压文件.并将lib文件夹下的Spire.Doc.jar文件导入到java程序.参考如下导入效果: 方法2:可通过maven仓库安装导入.可参考安装导入

在Word中,文本框是指一种可移动.可调节大小的文字或图形容器.我们可以向文本框中添加文字.图片.表格等对象,下面,将通过Java编程来实现添加以上对象到Word文本框. 使用工具:Free Spire.Doc for Java (免费版) Jar文件获取及导入: 方法1:通过官网下载获取jar包.下载后,解压文件,并将lib文件夹下的Spire.Doc.jar文件导入Java程序.(如下图) 方法2:通过maven仓库安装导入. Java代码示例 import com.spire.doc.*;

一.简单总结 其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度 关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int