61、利用类比推理与社交上下文信息提升信息检索与文档摘要质量

最新推荐文章于 2025-12-14 18:15:00 发布
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分类专栏： 掌握技术知识的秘诀 文章标签： 类比推理 信息检索 文档摘要
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利用类比推理与社交上下文信息提升信息检索与文档摘要质量

在信息检索和文档摘要领域，研究者们不断探索新的方法来提高性能。本文将介绍利用类比推理维护段落检索信息需求，以及通过融入社交上下文信息改进文档摘要的相关研究。

利用类比推理维护段落检索信息需求
  1. 停用词替换与非停用词扩展性能对比
    停用词替换和非停用词扩展的失败分析情况相同，但总体而言，停用词替换在准确率方面的表现略优于非停用词扩展。以下是相关性能对比表格：
    | “Overlap-of-Terms-Top5” Features | C@1 |
    | — | — |
    | Indri BOW | 0.35 |
    | Bigram-stem-TFIDF-NE | 0.31 |
    | Bigram-stem-TFIDF | 0.30 |
    | Named- entity | 0.30 |
    | Bigram | 0.29 |
    | Unigram | 0.26 |
    | Unigram-stem-remove stopwords | 0.26 |
    | Unigram-stem-remove stopwords-NE | 0.24 |
    | Unigram-TFIDF | 0.24 |
    | Unigram-stem | 0.23 |
    | WordNet | 0.23 |
    | Unigram-TFIDF-stem | 0.21 |
“Stopwords-Exchanged” Features
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信息检索复习笔记
SDU硕硕硕的博客
12-17 6万+
信息检索复习 第一讲 搜索 IR（信息检索是什么样的学科）： 实质上是融合了文本及多媒体检索、数据挖掘、机器学习和自然语言处理的综合学科 为什么要进行信息检索？信息过载 搜索 搜索的过程 从大规模非结构化数据(通常是文本)的集合(通常保存在计算机上)中找出满足用户信息需求的资料(通常是文档)的过程 信息检索的本质 确定文档和查询之间的相关度是IR的核心问题 IR作为一门学科，是研究信息的获取(acquisition)、表示(representation)、存储(storage)、组织(organizatio
大模型应用开发面试深度剖析：RAG、上下文工程与多Agent协作实战问答
m0_52114506的博客
09-08 654
Transformer与注意力机制：Transformer采用自注意力机制，允许每个Token加权关注输入序列其他部分，提升长依赖建模能力。上下文窗口/Token：窗口决定单轮输入信息量，需权衡信息完整性和算力/价格。Token越多，推理越贵。：Zero-shot无需示例，Few-shot提供样例引导，Chain-of-thought引出推理链条。实际业务中合理设计Prompt能大幅提升响应质量。长文本处理：Chunking常结合Overlap、语义分割，兼顾窗口限制与语义完整性。RAG流程。
从指令到智能：大型语言模型提示词工程与上下文工程的综合分析
炼丹上岸
10-09 1479
提示词工程与上下文工程：优化AI交互的关键技术 本文系统探讨了生成式AI交互中的两大核心技术：提示词工程与上下文工程。提示词工程通过精心设计输入指令（如零/少样本学习、思维链推理）引导模型输出，兼具科学性与艺术性。其核心在于理解Transformer架构的自注意力机制，利用上下文窗口有限性优化提示结构。随着应用复杂化，上下文工程应运而生，从管理整体信息环境（动态组装上下文、知识检索）角度提升系统可靠性。二者呈包含关系——提示词工程聚焦指令设计，而上下文工程构建支持性生态系统。研究表明，结构化提示词可显著提升
智能体上下文工程四重奏：LangChain记忆压缩术解码
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
08-03 883
智能体运行离不开上下文工程。本文通过拆解保存、筛选、压缩、隔离四大核心策略，结合LangGraph技术实现，揭示大模型智能体如何突破上下文窗口限制。从Anthropic多智能体实践到Claude Code自动压缩机制，从Reflexion记忆合成到Hugging Face沙箱隔离，深度解析上下文管理的前沿技术路径。
提示工程与上下文学习：思维链、自洽性与指令微调实战
AladdinEdu，你的AI学习实践工作坊。让想法落地，让研究加速。助力高校AI人才成长，点亮创新未来。
12-14 948
本文系统阐述了驾驭大语言模型（LLM）的核心交互范式——提示工程与上下文学习。文章从基础定义与重要性出发，深入解析了上下文学习的Few-shot、Zero-shot能力及其原理。重点剖析了三大高阶技术：思维链引导模型进行分步推理，自洽性提升复杂问题解答的稳健性，以及指令微调（含RLHF）对齐模型与人类意图的工程实践。通过构建从基础技巧到融合策略的完整方法体系，并提供实战代码与黄金法则，本文旨在赋予读者有效激发大模型潜力、构建可靠AI应用的关键技能。
RAG上下文处理：从信息乱炖到精准投喂
achenbusi的博客
07-09 768
摘要 RAG系统中的上下文处理技术是提升大语言模型（LLM）生成质量的关键环节，它通过对检索文档进行筛选、排序和压缩，解决信息冗余、窗口溢出和相关性排序等核心挑战。本文系统介绍了上下文处理的三大技术支柱：窗口管理（如滑动窗口和层次化摘要）、相关性排序（如交叉编码器重排序）和冗余过滤（如句子级去重），并通过电商客服、金融研报等案例展示了实际应用效果。研究表明，优化后的上下文处理可使LLM响应速度提升60%，准确率提高40%，有效实现从"信息乱炖"到"精准投喂"的转变。随
上下文工程：为高级大型语言模型构建信息环境
m0_64363449的博客
09-01 1039
上下文工程是一门系统性地设计、构建和管理在推理时提供给大型语言模型的完整信息有效载荷（Information Payload）的学科 2。它超越了简单的提示词设计，涵盖了围绕模型的所有静态和动态信息。如果说提示工程优化的是您对模型“说什么”，那么上下文工程则决定了模型在生成响应时“知道什么” 2。这一概念的核心思想被著名人工智能研究员Andrej Karpathy精辟地概括为：“上下文工程是一门精巧的艺术和科学，旨在用恰到好处的信息填充上下文窗口，以完成下一步任务” 6。
搜索领域知识库：提升信息检索效率的秘诀
专注搜索引擎技术
06-30 881
在信息爆炸的时代，通用搜索引擎常因"信息过载"和"语义偏差"让用户陷入困境：医生查找罕见病诊疗方案时跳出大量科普文章，律师检索相似案例时被无关判决干扰……本文将揭示"领域知识库"这一技术利器如何通过结构化知识组织、语义理解和智能推理，将垂直领域的信息检索效率提升10倍以上。我们将从核心概念到技术实现，结合医疗、法律等真实场景，拆解构建高效搜索系统的底层逻辑，帮助开发者和技术决策者掌握信息检索的"精准导航术"。领域知识库通过"本体定义-知识抽取-语义索引"三部曲，解决垂直领域的信息检索痛点。
大模型开发者的收藏清单：37个向量数据库与信息检索关键知识点
2401_85373691的博客
10-17 1012
这篇文章总结了作者在向量数据库公司Weaviate工作两年学到的37个信息检索知识点，包括向量搜索的近似性、多种嵌入类型的应用、混合搜索的优势、向量数据库与LLM的协同关系，以及检索评估指标的选择等。文章强调向量数据库虽主要应用于搜索而非生成式AI，但为LLM提供相关上下文是其关键价值，同时提醒开发者需平衡向量维度与存储成本，合理选择嵌入模型和检索策略。
利用类比推理与社交信息的文本处理技术解析
本文将围绕利用类比推理维护段落检索信息需求以及结合社交上下文信息改进文档摘要这两方面展开详细探讨。 #### 利用类比推理维护段落检索信息需求 在信息检索中，为了更好地满足用户的信息需求，研究人员尝试了多种...
60、利用类比推理维护问答任务中的段落检索信息需求
c7d8e9的博客
10-08 24
本文提出一种基于贝叶斯类比推理的问答段落检索方法，通过挖掘问答对之间的潜在关系，利用低成本语言特征（如n-元语法、TF-IDF、命名实体等）来建模问题与答案的关联，进而优化查询以维护信息需求。实验表明，结合双字组、词干提取、TF-IDF和命名实体的特征集在查询扩展和停用词交换中表现最佳，且整体性能优于Indri相关性反馈。研究验证了类比推理在段落检索中的有效性，同时指出在问题类型识别和离题术语处理方面的局限性，为未来优化提供了方向。
57、基于信息推理的上下文敏感标签扩展
h0i1j2k3l的博客
10-13 12
本文提出了一种基于信息推理的上下文敏感标签扩展方法，旨在解决传统标签扩展技术因依赖标签共现关系而导致语义关联标签遗漏的问题。通过构建基于图像标签的HAL概念空间，并结合TF/IVF、IVF-HAL以及TF/IVF上下文敏感三种推理模型，充分利用共现强度、逆向量频率和上下文相似度进行标签推荐。该方法在Flickr数据集上验证了有效性，实验结果显示其在准确率、召回率和F1值上均优于现有方法，尤其TF/IVF上下文敏感推理模型表现最优，能够有效挖掘低频但语义相关的标签，提升图像检索与标注效率。
利用类比推理维护问答任务中的段落检索信息需求
### 利用类比推理维护问答任务中的段落检索信息需求 #### 1. 引言 问答系统（QAS）是一种信息检索形式，旨在根据自然语言问题给出准确答案。尽管其核心任务是找到单一答案，但QAS需要从一个或多个文档集合中获取...
EI复现基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）的风电-水电（含抽水蓄能）联合优化调度展开研究，旨在通过Matlab代码实现该优化模型的复现。研究重点在于利用粒子群算法求解多能源系统中的调度问题，综合考虑风电的不确定性与水电（尤其是抽水蓄能电站）的调节能力，构建联合调度模型，以实现电力系统运行的经济性、低碳性与稳定性目标。文中详细阐述了模型构建思路、算法实现流程及关键参数设置，并通过仿真验证了方法的有效性与可行性，属于EI级别论文的复现工作。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握粒子群算法在电力系统优化调度中的具体应用方法；②理解风电-水电联合调度的建模思路与实现过程；③复现并改进已有EI论文中的优化模型，用于学术研究或实际工程参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码同步学习，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数调优部分，同时可尝试将该方法迁移至其他多能源协同优化场景中进行拓展研究。
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-20
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文通过Simulink仿真实现，对锂离子电池模型的性能与效率进行了全面研究，重点分析了电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量及电量状态(SOC)等因素对电池系统的影响。研究涵盖了电池建模、参数设置、工况仿真与性能评估，旨在揭示不同条件下电池的工作特性与效率表现，优化电池使用策略。通过系统级仿真，为电池管理系统设计、电动汽车及储能系统应用提供理论支持和技术参考。; 适合人群：具备一定电力电子、电池管理系统或新能源领域基础知识的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①用于锂离子电池系统的设计与性能优化；②支持电动汽车、可再生能源储能等应用场景下的电池管理策略研究；③为电池仿真建模、SOC估算、效率分析等课题提供仿真基础与数据支撑； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解各参数设置对仿真结果的影响，重点关注不同C-rate和负载条件下的SOC变化趋势与能量效率差异，并可进一步扩展至老化模型与热效应分析。
【遥感与地理信息】基于Google Earth Engine的LULC分类地图生成与面积统计：动态世界模型2024年土地覆盖分析应用
12-20
内容概要：本文介绍了一段基于Google Earth Engine（GEE）平台的代码，用于实现任意区域的土地利用/土地覆盖（LULC）分类制图与面积统计。代码首先加载指定区域（AOI），然后获取2024年Dynamic World数据集的影像分类结果，计算每个像素全年最频繁出现的地物类别（众数），并裁剪得到研究区内的LULC分布图。通过可视化调色板对不同地类进行色彩渲染，并叠加显示在地图上。同时，代码还计算各类别的实际面积（单位：公顷），生成按地类分组的统计结果，并支持将面积统计数据导出为CSV文件，以及将分类图像导出为GeoTIFF格式。; 适合人群：地理信息系统（GIS）、遥感相关领域的研究人员、学生及技术人员，具备基本JavaScript或GEE编程经验者更佳；; 使用场景及目标：①实现快速的土地利用分类制图；②定量统计不同地类的面积分布；③支持环境监测、城市规划、农业管理等应用领域的空间数据分析；④学习GEE平台中影像处理、区域统计与结果导出的操作流程； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，注释清晰且功能完整，建议结合Google Earth Engine平台动手运行并调整参数，深入理解影像集合处理、像素级运算、reduceRegion统计方法及数据导出机制。
自定义颜色渐变的仪表盘
12-20
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6457e8564613 仪表盘、仿芝麻信用（新旧两版）、炫酷汽车速度仪表 该项目用于相互交流学习自定义仪表盘控件。 由于仪表盘控件可变属性太多，抽成一个未必能满足广阔的需求，因此实现了不同的，若有适合项目可直接在其基础上改动。 前期模仿了一些比较常见的样式，将来若有新样式会逐渐加入。 sample.apk Screenshot style1 style2 style3 style4 欢迎 or License
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
12-20
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
常用的UWB测距算法包括CHAN及其变种
12-20
源码来自：https://pan.quark.cn/s/c4b8a3e7e2b0 Each real time kernel port consists of three files that contain the core kernel components and are common to every port, and one or more files that are specific to a particular microcontroller and or compiler. The FreeRTOS/Source directory contains the three files that are common to every port - list.c, queue.c and tasks.c. The kernel is contained within these three files. croutine.c implements the optional co-routine functionality - which is normally only used on very memory limited systems. The FreeRTOS/Source/Portable directory contains the files that are specific to a particular microcontroller and or compiler. The FreeRTOS/Source/include directory contains the real time kernel header fi...
基于范例推理的原理与人工智能应用解析
其核心理念在于利用过去的经验或已解决的案例（即“范例”）来应对当前面临的新问题，强调通过类比推理实现知识的迁移与应用。CBR不同于传统的基于规则的推理方法（如专家系统中常见的逻辑演绎），它不依赖于显式的...
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