相关性03：文本匹配（TF-IDF、BM25、词距）

搜索引擎

search engine

文本匹配

TF-IDF

BM25

term proximity

词距

Автор: Shusen Wang

Загружено: 12 мая 2024 г.

Просмотров: 1 628 просмотров

Описание:

这节课的内容是传统的相关性方法。在BERT等深度学习技术成熟之前，这类方法很流行；目前这类方法正在逐渐被淘汰，仅用于召回海选和粗排。这类方法用人工设计的特征，包括TF-IDF、BM25、词距、核心词匹配等文本匹配分数，然后把几十种分数作为特征输入线性模型或GBDT模型，模型输出查询词和文档的相关性。

课件地址：
https://github.com/wangshusen/SearchE...

相关性03：文本匹配（TF-IDF、BM25、词距）

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

相关性04：BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理

相关性04：BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理

相关性01：搜索相关性的定义与分档

相关性01：搜索相关性的定义与分档

概要02：相关性、内容质量、时效性、个性化（决定搜索满意度的因素）

概要02：相关性、内容质量、时效性、个性化（决定搜索满意度的因素）

3 Vector-based Methods for Similarity Search (TF-IDF, BM25, SBERT)

3 Vector-based Methods for Similarity Search (TF-IDF, BM25, SBERT)

A Happy Little Weekend Marathon!

A Happy Little Weekend Marathon!

24 часа в городе без законов: и воздуха: жизнь на высоте при 50% кислорода

24 часа в городе без законов: и воздуха: жизнь на высоте при 50% кислорода

Заработай $10,000 Студентом: СДЕЛАЙ ЭТО!

Заработай $10,000 Студентом: СДЕЛАЙ ЭТО!

Строительный Челлендж $1 vs $25,000

Строительный Челлендж $1 vs $25,000

COUNTRYBALLS: Modern History of Japan (full)

COUNTRYBALLS: Modern History of Japan (full)

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры