信息检索IR的评价指标综述

最新推荐文章于 2024-10-09 14:54:44 发布
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本文详细介绍了F1分数、平均准确率(MAP)及规范化折损累积增益(NDCG)三种评估指标的计算方法。这些指标被广泛应用于信息检索、推荐系统等领域，对于衡量算法性能至关重要。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72995dcc01013oo9.html

特别是F1、MAP、NDCG的计算方法，实际中用的较多

信息检索方法综述
AI天才研究院
08-27 515
随着互联网、移动互联网、电子商务、智能手机等各种新兴产业的蓬勃发展，无论从生活中的需求还是社会发展的需求都对用户提供快速准确的信息检索能力成为越来越迫切的需求。信息检索是一个非常具有挑战性的问题，它涉及到信息存储、索引、检索、排序、过滤、归纳、概括、关联、分析、分类、比较、推理等多方面技能，可以说是信息领域内的一项复杂而又重要的科学研究。
【NLP】信息检索变得简单、不同类型及其工作原理
sikh_0529的博客
09-06 1283
信息检索模型是信息检索中使用的数学和概念框架，用于表示和描述响应用户查询从集合中检索相关文档或信息的过程。信息检索是一个动态且不断发展的领域，它深刻地影响着我们在生活的各个方面访问和利用信息的方式，从日常网络搜索到学术研究和组织决策。信息检索模型的选择取决于检索任务的具体要求和特征以及可用的数据和资源。信息检索是许多信息系统的基本组成部分，该领域正在进行的研究重点是提高检索系统的准确性和效率，特别是在当今可用的数字信息量不断扩大的背景下。选择的系统类型取决于用户和组织的具体需求和目标。
关于信息检索 文献综述
06-14
信息检索文献综述结课作业信息检索文献综述结课作业信息检索文献综述结课作业信息检索文献综述结课作业
微软亚研院 | 智能信息检索综述
Kaiyuan_sjtu的博客
07-05 1175
NewBeeNLP原创出品公众号专栏作者@上杉翔二悠闲会·信息检索最近发现微软关于搜索引擎和信息检索技术的一个课程：《智能信息检索》，虽然这个课程的比较早，技术上比...
音乐信息检索综述报告
劉煌煌爱喝冬瓜茶的博客
12-28 1533
参考资料:    1. An Introduction to Audio Content Analysis 2.Fundamentals of Music Processing 3.Music Data Mining 4.Music Recommendation and Discovery：The LongTail Long Fail and Long Playin the Digital
关于信息检索（IR）、搜索引擎的学与思
Shingle_的博客
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平台建设（工程、数据、算法） 面对大数据业务挑战，AI·OS至多能起到30%的作用，随后是算法解决30%+，其余的靠产品和机缘，只不过AI·OS的30%是个前提条件，AI·OS发展的核心线索是优化算法迭代效率。 TPP推荐业务平台、RTP深度学习预测引擎、HA3搜索召回引擎、DII推荐召回引擎、iGraph图查询引擎 集群物理资源的调度任务：中台容器和隔离技术与搜索工程交汇之地，更是模型训练P...
Intelligent information retrieval（智能信息检索综述）
nakaizura
04-29 3633
智能信息检索 最近看了超星上的微软关于搜索引擎和信息检索技术的一个课程：《智能信息检索》，这篇博文用于记录一些重点内容，详细课程可以去看raw video。 1 search engine overview——system，algorithms and challenges 搜索引擎主要流程如上图，从下到上主要有： Web-Crawler抓取网页。现有的网页总数超万亿，所以需要决定抓取哪些网页，并多长时间来更新网页（网页会有自己的更新与变动），特别是搜索公司只存快照（为了检索速度快，不可能对比所有网页
论文综述：问答系统综述
qq_38293297的博客
09-07 1万+
PS:这是我的文献阅读大作业~ 文章目录问答系统综述报告1. 摘要2. 引言3. 基于文本的问答3.1 数据集与评价指标3.1.1 数据集3.1.2 评价指标3.2 基于文本的问答的主要框架3.4 从深度学习角度的代表工作3.5 基于文本的问答小结4. 基于知识库的问答4.1 数据集4.2 基于知识库问答的基本框架4.3 基于语义解析的代表工作4.4 基于信息检索的代表工作4.5 基于知识库的问答小结5. 总结参考文献 问答系统综述报告 1. 摘要 在科技发达和信息爆炸的现代社会中，如何从大规模的信息中
基于领域本体的语义信息检索研究
藏龙卧虎之地
01-03 9942
基于领域本体的语义信息检索研究（马文虎 南京理工大学信息管理系） 目  录引言... 11信息检索与本体概述... 11.1 信息检索... 11.1.1 信息检索的概念... 11.1.2 信息检索模型... 21.1.3 信息检索技术... 21.1.4 信息检索存在的问题... 31.2 本体... 51.2.1 本体概述... 51.2.
论文导读 | 复杂知识库问答综述：方法，挑战和解决方案
weixin_48167662的博客
07-22 2367
张若禹 北京大学 编者按： 本文《A Survey on Complex Knowledge Base Question Answering: Methods, Challenges and Solutions》是发表于IJCAL 2021 Survey Track的一篇综述文章。文章首先总结了知识库问答（KBQA）的任务背景和两类主流方法，然后详细探讨了这些方法的瓶颈挑战与解决方案，最后对未来可能的研究方向做出了展望。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2..
复杂知识图谱问答综述方法、挑战和解决办法
朝闻道
01-28 2514
公众号 系统之神与我同在 本文翻译自 A Survey on Complex Knowledge Base Question Answering: Methods, Challenges and Solutions​arxiv.org/abs/2105.11644 摘要A Survey on Complex Knowledge Base Question Answering: Methods, Challenges and Solutions摘要 知识库问答（KBQA）旨在通过知识库回答问题。近来，
信息检索评价标准计算
m0_37477175的博客
11-21 1759
原版PDF此处下载：http://web.stanford.edu/class/cs276/handouts/EvaluationNew-handout-1-per.pdf 相关的评价标准 NDGG也是用来衡量排序质量的指标 精度计算 平均检索精度 简单而言就是多次检索之后结果的平均。 ...
信息检索领域的基本了解
qq_37977007的博客
01-07 2807
简单介绍相关检索领域的概念
信息检索(IR)—信息检索模型(一)
hei653779919的博客
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自然语言处理总复习（十一）—— 信息检索
Victayria的博客
10-30 4405
自然语言处理总复习（十二）—— 信息检索一、概述1. 概念2. IR系统的体系结构（1）系统要素（2）Web搜索3. IR的历史4. IR的困难5. IR相关领域6. 主要的搜索引擎7. 信息检索的应用8. 国际国内会议9. 重要工具二、评价（一）评价的概述1. 评价IR的原因2. 评价IR系统的困难3. 评价的对象4. 如何评价效果？（二）基本指标 **`precision, recall, F-measure`**1. 精准率（precision），召回率（recall）2. F-measure（pr
【推荐系统1---评价指标ACC、Recall、Precision、F1 score、HR、MRR、NDCG】
最新发布
qq_45584615的博客
10-09 1567
S为样本的数目，可以理解为用户的需求项的数目。FP：False&Positive（positive表示正样本，false表示预测错误，即预测为正样本，实际也是负样本）FN：False&Negative（negative表示负样本，false表示预测错误，即预测为负样本，实际是正样本）预测结果列表中预测正确的样本占所有样本的比例，即用户想要的项目有没有推荐到，强调预测的“准确性”。预测为1的样本中实际为1的频率，也就是TP/（TP+FP）实际为1的样本中被预测为1的频率，TP/（TP+FN）
信息检索中的花式预训练综述
nakaizura
02-13 2298
目前信息检索IR几乎都是使用深度学习系列的方法，即NeuIR(neural information retrieval)。而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将为大家整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。 Title：Pre-training Methods in Information Retrieval Link：https://arxiv.org/abs/2111.13853 背景 如上图展示的是搜索过程的分层介绍，分别从核心问题（Th.
推荐算法常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等
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04-21 9万+
1 混淆矩阵 TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正； FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正； FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负； TN（true negative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负. 其中，TP与TN表示分类正确...
QA中的信息检索技术（IR）整理
qq_43183860的博客
11-19 4920
从广义上讲，目前的 Retriever 方法可以分为三类，即 Sparse Retriever、Dense Retriever 和 Iterative Retriever，下面将详细介绍。
深入探讨现代信息检索的IR模型
标题和描述中所提到的“现代信息检索-IR模型”指向的是信息检索领域中的模型部分，特别是指第三章的内容。信息检索（Information Retrieval，简称IR）是计算机科学中的一个重要分支，它涉及到从大量非结构化的信息...
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