+ 另一种是抽取式:常见的算法是textrank,MMR(Maximal Marginal Relevance),当然也可以采用深度学习算法。抽取式指的摘要是从文章中抽出一些重要的句子,代表整篇文章的内容。抽取式的优点是生成的摘要不会出现语句不通顺的情况,而它的缺点是缺乏文本总结能力,生成的摘要可能出现信息丢失的情况。 最大边界相关算法MMR(Ma...
mmr指标(maximal marginal relevance) MMR指标(Maximal Marginal Relevance)是信息检索领域中的一个重要指标,用于衡量文本或搜索结果的相关性和多样性。MMR指标旨在选择最相关的文本,同时确保所选文本之间有较高的差异性,以提供更全面和有意义的信息。本文将介绍MMR指标的概念、计算方法和应用领域。 一、概述 MMR指标...
mmr指标(maximal marginal relevance)mmr指标(maximal marginal relevance) MMR指标(最大边际相关性)是一种用于信息检索和文本摘要的评价指标。它的目标是提高摘要的相关性和多样性,以提供更好的用户体验。MMR指标综合了文本的相关性和差异性,通过最大化摘要中每个文档的相关性同时最小化重复程度,从而生成更高质量的...
MMR(Maximal Marginal Relevance,最大边际相关性)指标是一种用于衡量两个词汇之间相关性的指标。在自然语言处理领域,该指标被广泛应用于衡量词汇的重要性、关键词提取以及文本相似度计算等任务中。MMR 指标的计算基于条件随机场(Conditional Random Field,简称 CRF)模型,主要用于度量两个词在给定上下文中的关联程度。 2...
mmr指标(maximal marginal relevance) 摘要: 1.MMR 指标的定义和含义 2.MMR 指标的计算方法和应用 3.MMR 指标在推荐系统中的作用和优势 4.MMR 指标的局限性和改进方向 正文: 一、MMR 指标的定义和含义 MMR(Maximal Marginal Relevance,最大边际相关性)指标是一种用于评价推荐系统中物品推荐的质量的指标。在推荐...
mmr指标(maximal marginal relevance) (最新版) 1.MMR 指标的定义 2.MMR 指标的应用 3.MMR 指标的优点和局限性 正文 1.MMR 指标的定义 MMR 指标,全称为 Maximal Marginal Relevance,即最大边际相关性,是一种用于衡量两个变量之间相关性的统计指标。它的主要作用是识别哪些变量对预测目标变量的预测效果最大,从而...
最大边界相关算法MMR(Maximal Marginal Relevance) MMR算法又叫最大边界相关算法,此算法在设计之初是用来计算Query文本与被搜索文档之间的相似度,然后对文档进行rank排序的算法。算法公式如下: 其中Q 是 Query文本,C 是被搜索文档集合,R是一个已经求得的以相关度为基础的初始集合, ...
另一种是抽取式:常见的算法是textrank,MMR(Maximal Marginal Relevance),当然也可以采用深度学习算法。抽取式指的摘要是从文章中抽出一些重要的句子,代表整篇文章的内容。抽取式的优点是生成的摘要不会出现语句不通顺的情况,而它的缺点是缺乏文本总结能力,生成的摘要可能出现信息丢失的情况。
Then, a maximal marginal relevance-based recommendation set is presented, based on the customers partial specifications. This process ensures broad coverage of customers needs by considering not only the relevance of each product to their requirements but also redundancy in the recommendation set....
Carbonell J. and Goldstein. The use of MMR, diversity-based reranking for reordering documents and producing summaries. In International ACM SIGIR Con