摘要：
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=LR, correct_bias=False)scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=WARMUP_STEPS, 阅读全文
posted @ 2021-01-02 17:25
打了鸡血的女汉子
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摘要：
**全文检索(Full-text Search)**：即先建立索引，再对索引进行搜索（倒排索引）。索引是从非结构化数据中提取出之后重新组织的信息。  全文检 阅读全文
posted @ 2020-12-23 14:55
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摘要：
1.最近邻检索（Nearest Neighbor Search） 最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目。这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。 k最近邻（K-Nearest Neighbor，K-NN）检 阅读全文
posted @ 2020-12-23 14:51
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摘要：
一、语义匹配 1.1基于特征表示 1.1.1DSSM 1.1.2CNN-DSSM 1.1.3LSTM-DSSM 1.1.4Bert 1.2.基于交互 1.2.1ARC-ii 1.2.2MatchPyramid 1.2.3Match-SRNN 1.2.4Bert 1.3.改进方向 1.4传统语义匹配模 阅读全文
posted @ 2020-12-23 11:49
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摘要：
文档搜索梳理 搜索引擎 一个基本的搜索系统大体可以分为离线挖掘和在线检索两部分，其中包含的重要模块主要有：Doc内容理解、Query理解、检索召回、排序模块等。整个检索系统的目标可以抽象为给定query，检索出最能满足用户需求的Doc 1.1离线挖掘 在离线侧，需要做一些基础的离线挖掘工作，包括Do 阅读全文
posted @ 2020-12-23 11:48
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摘要：
信息检索任务关注点 query和doc中的词精准匹配是很重要的说明query和doc相关性的信号，因此统计query和doc精准匹配次数的BM25模型还是能满足召回的最低要求； 不精准匹配的话需要靠语义匹配来解决，比如 宾馆和酒店在字面上不匹配，但语义上是很相关的。 query在doc中的匹配位置不 阅读全文
posted @ 2020-12-21 18:00
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摘要：
在query-doc任务中，一般在召回层返回给我们一些文档(数量级在百），我们需要再对其进行排序返回跟query最相关的doc（数量级在十），第一阶段的召回传统做法是基于布尔查询的，当一个query中有多个term时，每个词对于文档的召回的贡献度是不一样的，我们不能一视同仁地看待这些term，常用做 阅读全文
posted @ 2020-12-19 21:37
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我们知道:语义匹配可分为两大类，基于表示的和基于交互的。 基于表示的：学习 query 和 doc ( 放在推荐里就是 user 和 item ) 的 representation 表示，然后通过定义 matching score 函数。 基于交互的：这种方法是不直接学习query和doc的语义表示 阅读全文
posted @ 2020-12-19 16:29
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摘要：
小萌新最近实习碰到的第一个项目就是 搜索引擎，最近无论从模型还是从工程角度都苦读了很多知识，准备整理出来 帮助自己更好地理解。 一、Relevance Matching VS Semantic Matching 首先，这两个不是等价的哦！ 1、Semantic Matching主要是强调语义上的匹配 阅读全文
posted @ 2020-12-19 14:52
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摘要：
恢复内容开始 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_seque 阅读全文
posted @ 2020-12-10 11:24
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