Relevance) 最大边界相关法(Maximal Marginal relevance,MMR)是最早提出同时考虑内容相关性和内容新颖性(novelty)的方法,由Carbonell和Goldstein于1998...;marginal relevance”。我们的目标是最大化边界相关,因此最大边界相关法可以数学表达如下: MMR=defArgmaxDi∈R\S[λ(Sim1(Di,Q Airbnb搜索:重排序阶段如何...
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...
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...
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}}^{k}\left[\lambda \operatorname{sim}\left(...
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。
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:...
mmr指标(maximal marginal relevance) 摘要: 一、mmr指标简介 1.定义和概念 2.作用和意义 二、mmr指标的应用 1.数据挖掘和机器学习领域 2.信息检索和推荐系统领域 三、mmr指标的计算方法 1.基于梯度的方法 2.基于排序的方法 四、mmr指标的局限性和改进方向 1.局限性分析 2.改进方向探讨 正文: mmr指标(maximal...
在自然语言处理领域,这个词项可以是单词、短语或是句子,MMR 指标可以用来评估它们在语境中的关联程度。具体来说,MMR 指标衡量的是一个词项对于另一个词项的相关性的最大可能值。当两个词项在语境中的关联程度越高,MMR 指标的值也会越大。 2.MMR 指标的应用领域 MMR 指标在自然语言处理领域有着广泛的应用。它...
Video-MMR rewards relevant keyframes and penalizes redundant keyframes, only relying on visual features. We extend Video-MMR to Audio Video Maximal Marginal Relevance (AV-MMR) by exploiting audio features. Consequently, we also propose Balanced AV-MMR, which exploits additional semantic features, the...
MMR scores, returned as anN1-by-N2matrix, wherescores(i,j)is the MMR score ofdocuments(i)relative tojth query document, andN1andN2are the number of input and query documents, respectively. A document has a high MMR score if it is both relevant to the query and has minimal similarity ...