本综述旨在为稠密文本检索的主要进展提供全面、实用的参考。 引言 文本检索旨在查找相关信息资源(例如,文件或段落)以响应用户查询。它是指查询和资源以自然语言文本的形式存在的特定信息检索场景。作为克服信息过载的关键技术之一,文本检索系统已经被广泛地应用于许多下游应用,包括问答[1]、[2]、对话系统[3]、[4]、实...
(rclip代表recursion CLIP,也就是递归CLIP) 更确切地说,rclip就是CLIP的一个简单接口。 当你输入查询文本后,它所要做的就是加载模型,提取你所选目录中所有图像的特征向量,将它们存储在数据库(小哥用的SQLite)。 其中,提取操作只进行一次,也就是你第一次检索的时候。 然后它再从你输入的查询文本中提取特...
当你输入查询文本后,它所要做的就是加载模型,提取你所选目录中所有图像的特征向量,将它们存储在数据库(小哥用的SQLite)。 其中,提取操作只进行一次,也就是你第一次检索的时候。 然后它再从你输入的查询文本中提取特征向量,计算它与你的图像特征向量库之间的相似性,最后输出最相似的图像。 下面是安装与使用方法:...
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》[1]中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。 有朋友在聊天中提到,希望能够聊...
文本检索是信息搜索领域一个由来已久的研究课题,其中一个系统需要将相关的信息资源以自然语言的形式返回给用户的查询。从经典的检索方法到基于学习的排序函数,其背后的检索模型随着技术的不断革新而不断演进。要设计有效的检索模型,一个关键的问题在于如何学习文本表示并对相关性匹配进行建模。预训练语言模型(Pretrained ...
文本信息检索是针对文本的信息检索技术。在技术社区中,文本信息检索常常被等同于信息检索技术本身。 相对视频、音频检索而言,文本信息检索是发展较快也较成熟的,其他模态的信息检索技术,往往也要仰赖文本信息检索的支持。 虽然网络搜索引擎目前已不仅仅局限于对文本进行检索,文本信息检索仍然是大部分网络搜索引擎的基础。
Apache Doris 倒排索引如何做到文本检索性能提升40倍的 为了能够更直观和有力的论证这个结论，接下来一起来看下在无索引硬匹配以及利用倒排索引加速查询的具体表现吧！先搭建环境，我们进行集群创建和数据导入，使用单节点点集群(1FE、1BE)并按照以下步骤进行操作：1.搭建 Apache Doris；2.创建数据表：按照下列建表语句...
由于稠密检索不依赖词汇匹配,基于术语的倒排索引不再适合基于嵌入的检索。稠密检索将查询和文本都表示为稠密向量,这可以转化为最近邻搜索问题:根据一些相似性或距离度量,从候选向量集合(也就是说,集合中的文本)中找到关于查询向量最接近的向量。 在现有的稠密检索文献中,以往的研究大多采用Faiss库[84]来实现最近邻检索...
我们这里讲深度学习时代的Open-domain QA,传统的方法往往涉及到十分复杂的组件,而随着基于深度学习的阅读理解(reading comprehension)模型的兴起,我们现在可以把Open-domain QA给简化成两个步骤:文本检索与阅读理解。 ① 文本检索:需要一个retriever,从海量文本中,找到跟question最相关的N篇文档,这些文档中包含了该问题的...
数据库的搜索基于对数据库引擎的使用,例如MyISAM和InnoDB,但是并不是所有引擎都可以支持全文本检索,例如 InnoDB 引擎就不支持。 建立索引# 所谓全文本搜索,并不是对全部的字段进行匹配,而是通过一种名为索引的功能。所谓索引就是在指定的列中指定一些词,用这些词构建一个索引,然后进行检索时就可以根据这些词进行更...