MMR指标通过结合最相关的文本和最不相关的文本,来构建具有高相关性和多样性的文本集合。它基于两个关键假设:1)最相关的文本具有更高的信息价值;2)最相关的文本之间应具有较低的相似性。 二、计算方法 MMR指标的计算方法基于两个关键参数:相关性(relevance)和差异性(diversity)。 1.相关性: 相关性是衡量文本与...
- 词向量表示:MMR 指标可用于计算词向量之间的相似度,从而衡量词汇之间的相关性。词向量在自然语言处理任务中具有广泛的应用,例如文本分类、机器翻译等。 - 依存关系抽取:MMR 指标可用于从句子中抽取依存关系,即词汇之间的语法关系。依存关系抽取在句法分析、机器翻译等任务中具有重要作用。 3.MMR 指标的计算方法和示...
mmr指标(maximal marginal relevance)MMR(Maximal Marginal Relevance)是一种评估信息检索系统质量的指标,它主要关注检索结果的相关性和多样性。 MMR 旨在在检索过程中平衡相关性和多样性,防止过度强调相关性而忽略多样性的情况。在传统的信息检索中,往往只关注检索结果的准确性,即只考虑结果与查询的相关性,而忽略了检索...
MMR 指标的计算方法是基于互信息(Mutual Information,MI)的。互信息是一种衡量两个随机变量之间相关性的指标,其值越大,表示两个变量之间的相关性越强。在推荐系统中,我们可以将用户对物品的喜好程度视为随机变量,通过计算物品对之间的互信息来度量它们之间的相关性。 具体的计算步骤如下: 1.根据用户的历史行为数据...
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: $$\mathrm{MMR}(\mathrm{Q}, \mathrm{C}, \mathrm{R})=A r g \max{\mathrm{d}{\mathrm{i}} \mathrm{in ,C}...
MMR 指标广泛应用于机器学习、数据挖掘以及统计学等领域。在实际应用中,当我们面临多个预测变量时,通过计算 MMR 指标,可以找出对目标变量影响最大的那个变量。这有助于我们提高预测模型的准确性和效率。具体应用场景包括: (1)特征选择:在构建预测模型时,特征选择是关键步骤。通过计算 MMR 指标,可以从众多特征中筛选出...
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(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, ...
MMR一般来说, 推荐的 items RR 往往前列的 items 在不加干预的情况下是极度相似的, 这容易导致整体的多样性回比较差. 通过MMR 可以找到那个即和 query QQ 高度相关又和先前已经推荐过的 items 不那么相似的物品: MMR:=argmaxDi∈R∖S[λ⋅Sim1(Di,Q)−(1−λ)⋅maxDj∈SSim2(Di,Dj)].MMR:...
The MaxMarginalRelevanceExampleSelector selects examples based on a combination of which examples are most similar to the inputs, while also optimizing for diversity. It does this by finding the examples with the embeddings that have the greatest cosine