在具体实现中,我们用两个HashMap 来保存结果,HashMap 用词项做键,文档名、文档位置及其他属性为值(中间用特殊符号分割开),一个用于统计每篇文档的情况,一个统计所有文档的情况。 4.3 计算td-idf权重 信息检索领域最出名的权重计算方法,tf-idf 权重计算公式: 其中,dft 是出现词项 t 的文档数目成为逆文档频率,tft...
在搜索过程中,使用相同的TF-IDF管道将查询转换为向量,文档d对查询q的VSM得分为加权查询向量V(q)和V(d)的余弦相似度。 这种度量相似度的方法非常简单,而且不可扩展。Elasticsearch背后的工作机器是Lucene,它使用了各种技巧,从增强领域到改变矢量的标准化方式,以加快搜索速度和提高其质量。 Elasticsearch在大多数情况下...
伴随着人工智能 NLP 领域技术的迅猛发展,聪明的工程师们又折腾出了“新的解决方案”,先将文本内容进行各种维度的切分,接着将它们转换为向量数据,然后实现出基于统计特征(TF/TF-IDF/Simhash)或者基于语义的特征模型(word2vec、doc2vec),最后搭建一套推理服务,就能够解决基于语义的文本匹配啦。其中常见的用于判断相似...
一、Faiss原理概述 1. 向量表示与相似度度量 在Faiss中,数据通常被表示为高维向量。这些向量可以源自深度学习模型的特征提取(如图像的嵌入向量),也可以是经过预处理的原始数据(如TF-IDF权重向量)。Faiss支持多种相似度度量方式,包括欧氏距离(L2距离)、内积(余弦相似度)、汉明距离等,以适应不同应用场景的需求。 2....
伴随着人工智能 NLP 领域技术的迅猛发展,聪明的工程师们又折腾出了“新的解决方案”,先将文本内容进行各种维度的切分,接着将它们转换为向量数据,然后实现出基于统计特征(TF/TF-IDF/Simhash)或者基于语义的特征模型(word2vec、doc2vec),最后搭建一套推理服务,就能够解决基于语义的文本匹配啦。其中常见的用于判断相似...
同时,Elasticsearch用一个高维加权向量表示每个索引文档,其中每个不同的索引项是一个维度,它们的值(或权重)是用TF-IDF计算的。 为了找到相关文档并对其进行排序,Elasticsearch将布尔模型(BM)与向量空间模型(VSM)结合在一起。BM标记包含用户查询的文档,VSM评分它们的相关性。在搜索过程中,使用相同的TF-IDF管道将查询转...
同时,Elasticsearch用一个高维加权向量表示每个索引文档,其中每个不同的索引项是一个维度,它们的值(或权重)是用TF-IDF计算的。 为了找到相关文档并对其进行排序,Elasticsearch将布尔模型(BM)与向量空间模型(VSM)结合在一起。BM标记包含用户查询的文档,VSM评分它们的相关性。在搜索过程中,使用相同的TF-IDF管道将查询转...
同时,Elasticsearch用一个高维加权向量表示每个索引文档,其中每个不同的索引项是一个维度,它们的值(或权重)是用TF-IDF计算的。 为了找到相关文档并对其进行排序,Elasticsearch将布尔模型(BM)与向量空间模型(VSM)结合在一起。BM标记包含用户查询的文档,VSM评分它们的相关性。在搜索过程中,使用相同的TF-IDF管道将查询转...
其次,向量检索支持多元化的文本特征,例如词袋、TF-IDF等,这使得它能够处理更加复杂的的问题。最后,向量检索还支持相似度计算的多样化,例如余弦相似度、欧几里得距离等,这使得它能够更加准确地衡量文本之间的相似性。 faiss检索库的应用场景非常广泛。首先,在搜索引擎领域,faiss检索库能够快速地计算文本之间的相似度,从而...
数据预处理:数据预处理情况会极大影响 Faiss 的使用效果。对于文本数据,可以考虑使用更智能的方法将单词转换为数字,例如 TF-IDF 或 Word2Vec 等模型。对于图片数据,可以尝试使用卷积神经网络(CNN)来处理。 选择最适合的索引类型:Faiss 提供多种索引类型,每类索引都有不同的适用场景。有些索引可以高效处理高维度数据...